Performance Measurement im Arzneimittelmarketing

Transcrição

Performance Measurement im
Arzneimittelmarketing
Empirische Validierung von Performancetreibern im
Marketing innovativer Arzneimittel und Darstellung der
Ergebnisse in einem vertriebsorientierten Performance-Cockpit
DISSERTATION
der Universität St. Gallen,
Hochschule für Wirtschafts-,
Rechts- und Sozialwissenschaften (HSG)
zur Erlangung der Würde eines
Doktors der Wirtschaftswissenschaften
vorgelegt von
Manuel C. Solbach
aus
Deutschland
Genehmigt auf Antrag der Herren
Prof. Dr. Reiner Fickert
und
Prof. Dr. Hans Peter Wehrli
Dissertation Nr. 2370
Difo Druck OHG, Bamberg 2000
Die Universität St. Gallen, Hochschule für Wirtschafts-, Rechts- und Sozialwissenschaften (HSG)
gestattet hiermit die Drucklegung der vorliegenden Dissertation, ohne damit zu den darin
ausgesprochenen Anschauungen Stellung zu nehmen.
St. Gallen, den 24. Januar 2000
Der Rektor
Prof. Dr. Peter Gomez
Meinen Eltern und Antonia
Vorwort
Das Thema dieser Arbeit ist Ergebnis von Erfahrungen, die ich während meiner Tätigkeit als Pharmareferent und Financial Analyst gesammelt habe. Früh hat sich gezeigt, dass trotz einer Fülle vorliegender Daten in Marketing und Vertrieb die Wirkung von Marketingmassnahmen schwierig zu
bestimmen war; insbesondere auf der Ebene einzelner Regionen oder Verkaufsgebiete wurde der
Bedarf einer wissenschaftlichen Aufarbeitung zur Entwicklung entsprechender Instrumente und
Methoden des Marketingcontrollings erkannt.
Zum Gelingen der Dissertation trugen verschiedene Personen bei, denen ich meinen Dank aussprechen möchte.
An erster Stelle gilt er meinen beiden Referenten. Mein Doktorvater Professor Dr. Reiner Fickert hat
die Bearbeitung dieses Themas gefördert und mich in den verschiedenen Phasen der Dissertation
begleitet. Seine kritischen Anmerkungen prägten mein Verständnis über Performance Measurement
und trugen wesentlich zum Zustandekommen der Arbeit in dieser Form bei. Professor Dr. Hans Peter
Wehrli danke ich für die Übernahme des Koreferats und vor allem im Bereich des Marketings für seine
konstruktiven Hinweise. Die Zusammenarbeit mit beiden Referenten habe ich sehr geschätzt.
Professor Dr. Winfried Stier und Dr. Klaus Edel unterstützten mich bei der Auswahl eines geeigneten
statistischen Verfahrens und eines leistungsfähigen Statistikprogramms; Dr. Matthias Vocke danke ich
für die Einweisung in diese Software.
Der empirische Teil der Arbeit setzte den Zugang zu einer differenzierten Datenbasis voraus. Für die
Bereitstellung dieser Daten bedanke ich mich bei der Firma MSD Sharp & Dohme GmbH als deutscher Tochtergesellschaft von Merck & Co. Dank schulde ich dabei vor allem Dr. Klaus Hörter, der
mich zur Promotion ermutigte und mein Vorhaben von Beginn an befürwortete. Wichtiger Ansprechpartner für die Interessen der Praxis war mein Vorgesetzter Dr. Diethard Solderer. Meine Kollegen
Petra Sibinger, Marie-Luise Wranna, Olaf Köhler und Lukas Helbig gaben weitere wertvolle Hinweise.
Danken möchte ich auch Herrn Walter Weinelt und seinem Team der firmeneigenen Bibliothek.
Der Mühe des Korrekturlesens nahmen sich mein Vater, meine Schwester Cosima und meine Freundin Antonia an.
Mit Abschluss der Dissertation geht ein intensiver, aber sehr schöner Lebensabschnitt in St. Gallen zu
Ende. Dass ich so empfinden kann, verdanke ich vor allem meinen Eltern. Durch ihren Rückhalt, ihre
Hilfsbereitschaft und ihr beständiges Vertrauen in mich und den Erfolg des Dissertationsprojektes
haben sie mich auf meinem bisherigen Lebensweg immer tatkräftig unterstützt und in meinen Entscheidungen bestärkt.
Meinen Eltern und Antonia danke ich herzlichst für ihr Vertrauen und ihre Unterstützung. Ihnen widme
ich diese Arbeit.
München, im Januar 2000
Manuel C. Solbach
Verzeichnisse
VII
Inhaltsübersicht
Inhaltsübersicht ................................................................................................................................VII
Inhaltsverzeichnis..............................................................................................................................XI
1 Einleitung........................................................................................................................................ 1
1.1 Problemstellung ........................................................................................................................ 2
1.2 Zielsetzung................................................................................................................................ 5
1.3 Eingrenzung des Forschungsvorgehens ................................................................................... 7
1.4 Aufbau der Arbeit ...................................................................................................................... 9
2 Rahmenbedingungen des Pharmamarketings........................................................................... 11
2.1 Industriepolitisches Umfeld: Der Lebenszyklus pharmazeutischer Innovationen..................... 11
2.1.1 Definition und Abgrenzung des Arzneimittelbegriffs....................................................... 11
2.1.2 Definition des Innovationsbegriffs .................................................................................. 14
2.1.3 F&E und Zulassung von Arzneimittelinnovationen......................................................... 16
2.1.4 Generika: Vermarktung nach Ablauf des Patentschutzes.............................................. 18
2.2 Gesundheitspolitisches Umfeld des Arzneimittelmarktes ........................................................ 19
2.2.1 Merkmale der Gesundheitsversorgung .......................................................................... 20
2.2.2 Gesundheitsausgaben und Arzneimittelmarkt ............................................................... 24
2.2.3 Gesetzliche Rahmenbedingungen von Arzneimittelmarketing und -vertrieb .................. 29
2.2.4 Neue Herausforderungen durch aktuelle Entwicklungen im Gesundheitswesen ........... 30
2.3 Implikationen für Arzneimittelmarketing und -vertrieb.............................................................. 33
2.3.1 Implikationen industriepolitischer Entwicklungen ........................................................... 33
2.3.2 Implikationen gesundheitspolitischer Entwicklungen ..................................................... 37
2.3.3 Strategischer Fokus auf Marketing und Vertrieb............................................................ 38
3 Vertriebsorientiertes Performance Measurement...................................................................... 41
3.1 Marketing verschreibungspflichtiger Arzneimittelinnovationen ................................................ 42
3.1.1 Marketing und Vertrieb als Gegenstand des Performance Measurements.................... 42
3.1.2 Arzneimittelmarketing und –vertrieb............................................................................... 53
3.1.3 Vetriebsstrukturen multinationaler Pharmakonzerne ..................................................... 80
VIII
Verzeichnisse
3.2 Vertriebsorientiertes Performance Measurement .................................................................... 87
3.2.1 Grundlagen des Performance Measurements ............................................................... 88
3.2.2 Performance Measurement und Performance Management ......................................... 97
3.2.3 Fazit: Forschungsfragen im Bereich des Performance Measurements........................ 111
3.3 Vertriebsorientiertes Performance-Cockpit............................................................................ 113
3.3.1 „Traditionelle“ Informationsvermittlung im Arzneimittelvertrieb..................................... 113
3.3.2 Cockpit-Controlling ...................................................................................................... 117
3.3.3 Struktur des Performance-Cockpits im Arzneimittelvertrieb ......................................... 124
3.3.4 Zusammenfassung ...................................................................................................... 141
4 Empirische Validierung der Performancetreiber ..................................................................... 145
4.1 Datenbasis ............................................................................................................................ 146
4.1.1 Prinzipien der Datensammlung.................................................................................... 146
4.1.2 Daten der Ergebniskennzahlen: Erlös- und Marktdaten............................................... 147
4.1.3 Daten der Performancetreiber: Marketingmassnahmen .............................................. 152
4.1.4 Umfang und Aufbau der Datensets.............................................................................. 160
4.1.5 Zusammenfassende Beurteilung der Daten................................................................. 163
4.2 Empirisches Forschungsvorgehen ........................................................................................ 165
4.2.1 Forschungsmethodik und forschungsleitende Annahmen ........................................... 165
4.2.2 Definition und Eigenschaften der Untersuchungseinheiten.......................................... 169
4.2.3 Definition und Spezifikation von Marktreaktionsfunktionen .......................................... 171
4.2.4 Das Auswertungsverfahren der „Pooled Time Series Regression“ .............................. 174
4.2.5 Phasen der Auswertung: Systematik ........................................................................... 180
4.2.6 Kritische Würdigung des empirischen Forschungsvorgehens...................................... 189
4.3 Empirische Auswertung des Datensets „Benigne Prostata-Hyperplasie“ (BPH).................... 191
4.3.1 Umfeldbedingungen und Marktanalyse: Innovative Therapie der BPH ........................ 191
4.3.2 Schätzung der Regressionskoeffizienten..................................................................... 197
4.3.3 Bewertung der Regressionsergebnisse ....................................................................... 199
4.3.4 Marketingorientierte Interpretation der Auswertungsergebnisse .................................. 217
4.3.5 Vertriebsorientierter Einsatz der Auswertungsergebnisse im Performance-Cockpit .... 222
Verzeichnisse
IX
4.4 Empirische Auswertung des Datensets „Asthma Bronchiale“................................................ 228
4.4.1 Innovation im Asthmamarkt ......................................................................................... 228
5 Zusammenfassung der Ergebnisse.......................................................................................... 263
Anhang: Übersicht.......................................................................................................................... 271
Anhang 1: F&E und Zulassung von Arzneimittelinnovationen................................................... 273
Anhang 2: Gesundheitsreform 2000 ............................................................................................. 301
Anhang 3: Kontingenzfaktoren der Untersuchungseinheiten .................................................... 307
Anhang 4: Gütekriterien empirischer Untersuchungen .............................................................. 311
Anhang 5: Das Auswertungsverfahren der „Pooled Time Series Regression“ ........................ 315
Anhang 6: Güteparameter und Tests linearer Regressionsschätzungen.................................. 323
Anhang 7: Tabellen zum Datenset „BPH“ .................................................................................... 331
Anhang 8: Tabellen zum Datenset „Asthma“............................................................................... 343
Verzeichnis der Interview- und Gesprächspartner....................................................................... 353
Abkürzungsverzeichnis.................................................................................................................. 355
Abbildungsverzeichnis................................................................................................................... 357
Literaturverzeichnis........................................................................................................................ 363
Verzeichnisse
XI
Inhaltsverzeichnis
Inhaltsübersicht ................................................................................................................................VII
Inhaltsverzeichnis..............................................................................................................................XI
1 Einleitung........................................................................................................................................ 1
1.1 Problemstellung ........................................................................................................................ 2
1.2 Zielsetzung................................................................................................................................ 5
1.3 Eingrenzung des Forschungsvorgehens ................................................................................... 7
1.4 Aufbau der Arbeit ...................................................................................................................... 9
2 Rahmenbedingungen des Pharmamarketings........................................................................... 11
2.1 Industriepolitisches Umfeld: Der Lebenszyklus pharmazeutischer Innovationen..................... 11
2.1.1 Definition und Abgrenzung des Arzneimittelbegriffs....................................................... 11
2.1.2 Definition des Innovationsbegriffs .................................................................................. 14
2.1.3 F&E und Zulassung von Arzneimittelinnovationen......................................................... 16
2.1.4 Generika: Vermarktung nach Ablauf des Patentschutzes.............................................. 18
2.2 Gesundheitspolitisches Umfeld des Arzneimittelmarktes ........................................................ 19
2.2.1 Merkmale der Gesundheitsversorgung .......................................................................... 20
2.2.2 Gesundheitsausgaben und Arzneimittelmarkt ............................................................... 24
2.2.3 Gesetzliche Rahmenbedingungen von Arzneimittelmarketing
und -vertrieb .................................................................................................................. 29
2.2.4 Neue Herausforderungen durch aktuelle Entwicklungen im
Gesundheitswesen ........................................................................................................ 30
2.3 Implikationen für Arzneimittelmarketing und -vertrieb.............................................................. 33
2.3.1 Implikationen industriepolitischer Entwicklungen ........................................................... 33
2.3.2 Implikationen gesundheitspolitischer Entwicklungen ..................................................... 37
2.3.3 Strategischer Fokus auf Marketing und Vertrieb............................................................ 38
XII
Verzeichnisse
3 Vertriebsorientiertes Performance Measurement...................................................................... 41
3.1 Marketing verschreibungspflichtiger Arzneimittelinnovationen ................................................ 42
3.1.1 Marketing und Vertrieb als Gegenstand des Performance Measurements.................... 42
3.1.1.1 Entwicklung des Marketings von der Absatzpolitik zur
Führungskonzeption ........................................................................................ 43
3.1.1.2 Performance Measurement im Marketing als Führungskonzeption ................. 45
3.1.1.3 Ordnungsrahmen des Marketings als Leistungskonzeption............................. 47
3.1.1.4 Beziehungsstrukturen im Ordnungsrahmen als Ansatz des
Performance Measurements ........................................................................... 50
3.1.2 Arzneimittelmarketing und –vertrieb............................................................................... 53
3.1.2.1 Positionierung des Pharmamarketings ............................................................ 53
3.1.2.2 Globalisierung von Marketingzielen und –strategien ....................................... 55
3.1.2.3 Nationaler Marketingmix: Leistungsspektrum innovativer Arzneimittel ............ 59
3.1.2.3.1 Product: Marktleistungsgestaltung durch Hardware und
Software.......................................................................................... 60
3.1.2.3.2 Price: geringe Gestaltungsmöglichkeiten in der Preispolitik ............ 61
3.1.2.3.3 Promotion: Kommunikationspolitik und Marktbearbeitung............... 63
3.1.2.3.4 Place: Distributionspolitik durch Beziehungsmarketing ................... 66
3.1.2.3.5 Prescriber: Erfolgsfaktor Zielgruppenselektion................................ 69
3.1.2.3.6 Patient: Nutzer ohne Entscheidungsgewalt..................................... 71
3.1.2.3.7 Positioning: Landkarte im Wettbewerb............................................ 72
3.1.2.4 Performancetreiber: Distributions– und kommunikationspolitische
Marketingmassnahmen ................................................................................... 73
3.1.2.4.1 Produktbesprechungen................................................................... 74
3.1.2.4.2 Musterabgabe ................................................................................. 76
3.1.2.4.3 Anwendungsbeobachtungen (AWBs) ............................................. 77
3.1.2.4.4 Wissenschaftliche Fortbildungen..................................................... 78
3.1.2.4.5 Dinnerdiskussionen und Referentenveranstaltungen...................... 79
3.1.2.4.6 Individuelle Marketingmassnahmen................................................ 80
3.1.3 Vetriebsstrukturen multinationaler Pharmakonzerne ..................................................... 80
3.1.3.1 Strategische Basisoptionen der Aussendienstorganisation
und –gliederung............................................................................................... 81
3.1.3.2 Anforderungen des Vertriebs an ein Performance Measurement-System ....... 85
3.2 Vertriebsorientiertes Performance Measurement .................................................................... 87
3.2.1 Grundlagen des Performance Measurements ............................................................... 88
3.2.1.1 Performance des Unternehmens..................................................................... 88
3.2.1.2 Managerial Control .......................................................................................... 89
3.2.1.3 Performance Measurement und Marketingcontrolling ..................................... 91
3.2.1.4 Verhaltenswirkungen von Performance Measurement-Systemen ................... 95
Verzeichnisse
XIII
3.2.2 Performance Measurement und Performance Management ......................................... 97
3.2.2.1 Performance Management .............................................................................. 98
3.2.2.1.1 Performance Management als Prozess .......................................... 98
3.2.2.1.2 Aufgaben und Funktionen des Performance Measurements ........ 101
3.2.2.2 Die Balanced Scorecard als Performance Measurement-System? ............... 104
3.2.2.3 Strategieumsetzung und Lernen durch Performance Measurement.............. 107
3.2.3 Fazit: Forschungsfragen im Bereich des Performance Measurements........................ 111
3.3 Vertriebsorientiertes Performance-Cockpit............................................................................ 113
3.3.1 „Traditionelle“ Informationsvermittlung im Arzneimittelvertrieb..................................... 113
3.3.2 Cockpit-Controlling ...................................................................................................... 117
3.3.2.1 Bildkommunikation: Basis der Cockpits ......................................................... 117
3.3.2.2 Ausgestaltung von und Anforderungen an Performance-Cockpits ................ 118
3.3.2.3 Anforderungen an Performance Measures.................................................... 120
3.3.2.4 Anforderungen an die Datenbasis ................................................................. 121
3.3.2.5 Implementierung von Performance-Cockpits als Führungsinstrument........... 122
3.3.3 Struktur des Performance-Cockpits im Arzneimittelvertrieb ......................................... 124
3.3.3.1 Instrumente des Cockpits im Überblick.......................................................... 124
3.3.3.2 Instrumente der Leistungskennzahlen und Resultate .................................... 128
3.3.3.3 Instrumente der Performancetreiber .............................................................. 133
3.3.3.4 Instrumente der Performance Evaluation ...................................................... 139
3.3.4 Zusammenfassung ...................................................................................................... 141
4 Empirische Validierung der Performancetreiber ..................................................................... 145
4.1 Datenbasis ............................................................................................................................ 146
4.1.1 Prinzipien der Datensammlung.................................................................................... 146
4.1.2 Daten der Ergebniskennzahlen: Erlös- und Marktdaten............................................... 147
4.1.3 Daten der Performancetreiber: Marketingmassnahmen .............................................. 152
4.1.3.1 Auswahl und Beurteilung der Erfolgstreiber................................................... 152
4.1.3.2 Auswahl von Markt und Kundengruppen ....................................................... 157
4.1.3.3 Fazit............................................................................................................... 159
4.1.4 Umfang und Aufbau der Datensets.............................................................................. 160
4.1.5 Zusammenfassende Beurteilung der Daten................................................................. 163
XIV
Verzeichnisse
4.2 Empirisches Forschungsvorgehen ........................................................................................ 165
4.2.1 Forschungsmethodik und forschungsleitende Annahmen ........................................... 165
4.2.2 Definition und Eigenschaften der Untersuchungseinheiten.......................................... 169
4.2.3 Definition und Spezifikation von Marktreaktionsfunktionen .......................................... 171
4.2.4 Das Auswertungsverfahren der „Pooled Time Series Regression“ .............................. 174
4.2.4.1 Lineare Regressionsanalyse ......................................................................... 174
4.2.4.2 Besonderheiten der „Pooled Time Series Regression“.................................. 176
4.2.4.3 Kritische Beurteilung des Auswertungsverfahrens......................................... 179
4.2.5 Phasen der Auswertung: Systematik ........................................................................... 180
4.2.5.1 Schätzung der Regressionskoeffizienten....................................................... 180
4.2.5.2 Prüfungen der Regressionsergebnisse zum Einsatz im Performance
Measurement................................................................................................. 184
4.2.5.2.1 Prüfung der Konsistenz der Ergebnisse
verschiedener Aggregationsebenen.............................................. 184
4.2.5.2.2 Prüfung der Konsistenz bei Schätzung aus
unterschiedlichen Pools ................................................................ 185
4.2.5.2.3 Prüfung der Konsistenz beim Einsatz
unterschiedlicher Schätzverfahren ................................................ 186
4.2.5.2.4 Prüfung der Einsetzbarkeit im Performance Measurement
(Anzahl signifikanter Ergebnisse).................................................. 187
4.2.5.3 Zusammenfassung der Auswertungssystematik............................................ 188
4.2.6 Kritische Würdigung des empirischen Forschungsvorgehens...................................... 189
4.3 Empirische Auswertung des Datensets „Benigne Prostata-Hyperplasie“ (BPH).................... 191
4.3.1 Umfeldbedingungen und Marktanalyse: Innovative Therapie der BPH ........................ 191
4.3.3.1 Aggregationsebenenkonsistenz..................................................................... 200
4.3.3.2 Schätzpoolkonsistenz.................................................................................... 204
4.3.3.3 Schätzverfahrenkonsistenz............................................................................ 207
4.3.3.4 Praxistauglichkeit: Anzahl signifikanter Ergebnisse ....................................... 211
4.3.3.5 Zusammenfassende Beurteilung von Auswertungsverfahren und
Auswertungsergebnissen .............................................................................. 213
Verzeichnisse
XV
4.4 Empirische Auswertung des Datensets „Asthma Bronchiale“................................................ 228
4.4.1 Innovation im Asthmamarkt ......................................................................................... 228
4.4.3.1 Aggregationsebenenkonsistenz..................................................................... 235
4.4.3.2 Schätzpoolkonsistenz.................................................................................... 239
4.4.3.3 Schätzverfahrenkonsistenz............................................................................ 242
4.4.3.4 Praxistauglichkeit: Anzahl signifikanter Ergebnisse ....................................... 245
4.4.3.5 Zusammenfassende Beurteilung von Auswertungsverfahren und
Auswertungsergebnissen .............................................................................. 247
5 Zusammenfassung der Ergebnisse.......................................................................................... 263
Anhang: Übersicht.......................................................................................................................... 271
XVI
Verzeichnisse
Verzeichnis der Interview- und Gesprächspartner....................................................................... 353
Abkürzungsverzeichnis.................................................................................................................. 355
Abbildungsverzeichnis................................................................................................................... 357
Literaturverzeichnis........................................................................................................................ 363
Kapitel 1: Einleitung
1
1 Einleitung
Die Grösse der Pharmaindustrie insgesamt ist – gemessen am Umsatz – im Vergleich zu Industrien
wie der Automobil-, der Maschinenbau- oder auch der Chemieindustrie relativ bescheiden (vgl.
Abbildung 1-1). Dennoch werden in sie hohe Erwartungen hinsichtlich des zukünftigen Wachstums
gesetzt, die sich bei vielen internationalen Pharmaunternehmen bereits heute in einer – im Verhältnis
zum Umsatz – vergleichsweise sehr hohen Börsenkapitalisierung niederschlagen.1 Die optimistischen
Erwartungen gehen auf unterschiedliche Faktoren zurück. Für die kommenden Jahrzehnte ist eine
steigende Nachfrage nach Arzneimitteln zu erwarten. Die Gründe hierfür liegen in einer wachsenden
Weltbevölkerung, weltweit zunehmendem Wohlstand, mit dem die Entstehung einer Mittelschicht mit
Anspruch auf medizinische Versorgung auch in den Ländern der Dritten Welt einhergeht, sowie in
einer demographischen Alterung der Bevölkerung in den Industrienationen.2 Das Grundbedürfnis
nach Erhaltung und Wiederherstellung der Gesundheit ist entsprechend dieser verschiedenen Wachstumsursachen mit unterschiedlichen Lösungsansätzen zu stillen.
USD Mrd.
5.000
18%
4.500
16%
4.000
14%
3.500
12%
3.000
10%
2.500
8%
2.000
6%
1.500
1.000
4%
500
2%
0
Maschinenbau
Automobile
Marktgrösse (1998)
0%
Chemie
Elektro
Pharma
Anteil F&E-Ausgaben (1995)
Abbildung 1-1: Pharmaindustrie im Vergleich zu anderen Industriezweigen3
1
2
3
So verzeichnet der der US-Konzern Merck & Co. am 28.1.2000 eine Börsenkapitalisierung von DM 345,4 Mrd. (Umsatz 1999: DM 32,4 Mrd.), gefolgt von der gerade fusionierten britischen Glaxo Smithkline mit DM 314 Mrd. (Umsatz
1999: DM 40,6 Mrd.) und der ebenfalls amerikanischen Pfizer mit DM 266 Mrd. (Umsatz 1999: DM 30,0 Mrd.). Die
Schweizer Konzerne verfügen in diesem Runde über eine deutliche schwächere Börsenkapitalisierung mit DM 187
Mrd. bei Novartis (Umsatz 1999: DM 19,0 Mrd.) und DM 157 Mrd. bei Roche (Umsatz 1999: DM 19,8 Mrd.). Salz,
Jürgen [Triumph, 2000], S. 63.
Vgl. zur Analyse der Entwicklung in den Tigerstaaten Indien, Südkorea, Thailand und Indonesien in SchiumaTiefenbacher, Eva-Maria; Müller, Michael C. [Perspektiven 2, 1999], S. 292.
Interne Analyse der MSD Sharp & Dohme GmbH, Haar bei München, basierend auf PhRMA [Industry, 1998].
2
Innovationen können besonders in den Industrienationen im Premium-Segment auf einem hohen
Preisniveau vermarktet werden, wenn sie die Behandlungskosten durch mehr Sicherheit und höhere
Effektivität senken. Eine wichtige Rolle bei der Erwartungsbildung der Shareholder spielen daher jene
Produkte, die sich noch in der Pipeline der forschenden Unternehmen befinden.4
Die Aufwendungen innovativer Arzneimittelunternehmen für Forschung und Entwicklung (F&E) sind –
gemessen am Umsatz – relativ hoch (vgl. Abbildung 1-1); in der Pharmaindustrie sind pro 1.000 Mitarbeitern doppelt so viele Wissenschaftler beschäftigt wie im Durchschnitt aller anderen Industrien.5
Die Forschungsinvestitionen sind allerdings mit einer sehr hohen Unsicherheit hinsichtlich ihres
Erfolges behaftet, der darüber hinaus aufgrund langer Forschungszyklen in ferner Zukunft liegt.
Die Erträge aus dem aktuellen Produktportfolio müssen nicht nur diese F&E-Aktivitäten finanzieren,
sondern daneben auch die Renditeerwartungen der Shareholder erfüllen. Um auf Dauer im globalen
Forschungswettbewerb bestehen zu können, lastet daher ein erheblicher Druck auf der erfolgreichen
Vermarktung jener innovativen Präparate, die es zur Marktreife gebracht haben. Erfolgreiche Unternehmen werden sich in Zukunft nicht nur durch die Fähigkeit auszeichnen, innovative Präparate mit
Hilfe einer globalen F&E zur Marktreife zu bringen, sondern vor allem auch durch die Fähigkeit zur
effizienten Umsetzung ihrer Marketingstrategie in den bedeutenden Märkten der Welt.
Die Sicherung der strategischen Zielerreichung unter zunehmenden gesundheitspolitischen
Restriktionen und einem intensivierten Wettbewerb bildet den Ansatzpunkt dieser Arbeit.
1.1
Problemstellung
Führung und Steuerung internationaler Unternehmen sind vielfach geprägt durch ein umfangreiches
Berichtswesen. Mit seiner Hilfe wird sowohl konzern- als auch unternehmensintern eine Planungsrechnung erstellt, welche die Basis für eine Führung durch Planabweichungsanalysen bildet. In
diesem System einer „Plan Control“ können zwar Vorgaben hinsichtlich Marktzielen, Umsätzen und
Kosten erstellt und deren Erreichung überwacht werden, doch sind hierbei Erkennen und Steuerung
der Zusammenhänge zwischen den Faktoren nicht oder nur indirekt möglich.6 Das Interesse eines
effizienten Marketings besteht jedoch auch darin, diese Zusammenhänge zwischen den monetären
Grössen „Umsatz“ und „Marketing- und Vertriebskosten“ berücksichtigen und deren nicht-monetäre
Treiber steuern zu können. Hierzu bedarf es innovativer Methoden eines Performance Measure4
5
6
Vgl. Müller, Frank Joachim [Jagd, 1999]. Zu einer aktuellen Aufstellung der Pipelines führender Pharmaunternehmen
und der Beurteilung ihrer Bedeutung für die Produktportfolios der Unternehmen vgl. Engel, Styliani [Pipelines, 1999].
Vgl. U.S. Congress, Office of Technology Assessment [Costs, Risks and Rewards, 1993], S. 201ff. Auch im Vergleich mit der chemischen Industrie beschäftigt die Pharmaindustrie rund 50% mehr Wissenschaftler pro 1.000
Mitarbeiter.
Zu Dysfunktionalitäten der „Plan Control“ vgl. auch Institute of Management Accountants [Developing, 1995], S. 8.
3
ments, mit welchem die Performancetreiber in Marketing und Vertrieb ermittelt und ihr Einfluss auf
den Erfolg quantifiziert werden können. Ausschliesslich finanzbasierte Analysen erfassen nicht die
Ursachen eines Umsatz- und Ergebniswachstums und damit auch nicht seine Erfolgstreiber.
In international diversifizierten Unternehmen kommt einschränkend hinzu, dass zur Realisierung von
Kostenvorteilen bei zahlreichen Prozessschritten mit Hilfe der globalen Präsenz Economies of Scale
durch Spezialisierung und Konzentration ausgenutzt werden.
Im Zuge dieser Entwicklungen haben sich auch Aufgaben und Kostenstrukturen in den nationalen
Niederlassungen der führenden Pharmakonzernen geändert. Während durch sie erbrachte
Leistungen in den Bereichen F&E, Produktion und Zulassung innerhalb des Konzerns verrechnet
werden, erfolgt der Bezug der Ware häufig zu fest vereinbarten Transferpreisen.7 Die Transferpreise
bilden für eine hauptsächlich als Marketing- und Vertriebsgesellschaft operierende Niederlassung den
20%
National Cost of Sales
9%
1
%
19%
Ad
m
ini
str
ati
on
14%
Ve
rtr
ieb
5%
Ch
Pr em
od isc
uk he
tio
n
P
Pr harm
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n sc
he
Zu
las
su
ng
M
ar
ke
tin
g
Fo
rsc
hu
ng
En
tw
ick
lun
g
Einstandspreis der Ware, aus dem sich anhand des Absatzes die „Cost of Sales“ (CoS) berechnen
(vgl. Abbildung 1-2). Da Transferpreise in internationalen Strukturen häufig unter steueroptimierenden
Aspekten gebildet werden, wird der Einstandspreis kurz- und mittelfristig als Fixum angenommen: die
CoS werden daher ausschliesslich durch die Nachfrage bestimmt.8
25%
7%
National Operating Expenses
Abbildung 1-2: Kostenverteilung in der Wertschöpfungskette innovativer Pharmaunternehmen9
Die Kostenverteilung innerhalb der vollständigen Wertschöpfungskette eines forschenden pharmazeutischen Unternehmens zeigt Abbildung 1-2. Solche Kostenstrukturen, wie sie bis in die frühen
achtziger Jahre sowohl in eigenständigen Unternehmen als auch in vielen nationalen Einheiten der
7
8
9
Vgl. zu Transferpreisen Horngren, Charles T.; Sundem, Gary L.; Stratton, William O. [Management Accounting,
1999], S. 368ff.
In internationalen Strukturen sind vertragliche Konstruktionen möglich, welche die nationale (Vertriebs-) Niederlassung auch von der Frage der Lagerhaltung und –bewertung befreien.
Die Berechnung stammt aus der Zusammenführung von Angaben mehrerer forschender Pharmaunternehmen.
4
Pharmakonzerne vorzufinden waren, liessen dem lokalen Management auch durch ein geschicktes
„financial management“ Möglichkeiten zur Einflussnahme bei der Erreichung eines angestrebten oder
vorgegebenen Geschäftsergebnisses.
Die Spaltung der Wertschöpfungskette durch globale Spezialisierung insbesondere in F&E und
Produktion fokussiert die Aufgaben vieler Landesgesellschaften auf Marketing und Vertrieb.10 Die dargestellten Kostenstrukturen sind daher in dieser Form heute meist nur noch aus der globalen Sicht
des Gesamtunternehmens zu erkennen und werden primär durch Corporate-Funktionen optimiert.
Mit den so fokussierten Verantwortlichkeiten innerhalb der Kostenstrukturen gewinnen allerdings auch
andere Führungsinformationen an Bedeutung. Eine einfache Erfolgsrechnung gibt auch bei einer
weiteren Differenzierung nach Produkten keine ausreichenden Hinweise zur Steuerung der operativen
Marketingaktivitäten: sowohl Hinweise auf Ursachen von Erfolgsabweichungen als auch der Rückschluss von den (Marketing-) Kosten auf ihre Umsatzwirksamkeit fehlen und bleiben zentralen
Entscheidungsträgern im Marketing wie auch dezentralen Entscheidungsträgern im Vertrieb verborgen. Die Basis der Erfolgsermittlung wird nicht mehr ausschliesslich durch das Produkt bestimmt.
Mehrdimensionale Ansätze der Erfolgsrechnung bieten im Rahmen eines Performance MeasurementSystems Möglichkeiten, entscheidungsrelevante Informationen bereitzustellen.11
Durch eine fehlende Erfassung von Effizienz und Effektivität einzelner Massnahmen im Marketingmix
wird eine Fehlallokation von Ressourcen nicht oder zu spät bemerkt. Durch eine kombinierte umsatz–
und kostenorientierte Steuerung der kostenrelevanten Prozesse in Marketing und Vertrieb kann diese
Lücke geschlossen werden. Eliminierung von nicht wertschaffenden Prozessen einerseits und
Konzentration auf Prozesse mit signifikanter Wirkung auf den Markt andererseits können eine nachhaltige Wirkung auf die Effizienz und damit das Ergebnis des Unternehmens bewirken. Mit Hilfe eines
gezielten Performance Measurements können Erfolgstreiber identifiziert und quantifiziert werden, um
Ressourcen auf Aktivitäten mit einem hohen Ergebnisbeitrag zu konzentrieren. Eine Effizienzsteigerung wird so durch gezielte Massnahmen sowohl auf der Kosten- als auch auf der Erlösseite
realisiert:
• Kostenersparnis, da wenig- und nicht-wertschaffende Tätigkeiten eliminiert werden können.
• Konzentration der Beschäftigung von hohen (personellen) Fixkosten auf Tätigkeiten,
Gebiete und Kunden mit den höchsten Wertschöpfungsbeiträgen zur Steigerung von
Umsatz und Profitabilität.
10
11
Als Konsequenz dieser Entwicklungen haben sich internationale Pharmakonzerne häufig so organisiert, dass F&E,
Produktion und Vertrieb in unterschiedlichen Divisionen getrennt sind.
Vgl. Fickert, Reiner [Key Account, 1997], S. 236ff.
5
Die Möglichkeiten der Arbeit, zur Erreichung dieser Ziele beizutragen, werden im folgenden Abschnitt
auch vor dem theoretischen Hintergrund präzisiert; mit der Konkretisierung der Zielsetzung dieser
Arbeit wird auch der Nutzen für ihre Zielgruppe deutlich.
1.2
Zielsetzung
Controlling und Management Accounting konzentrieren sich in den verbreiteten „klassischen“
Ausprägungen immer noch vornehmlich auf finanzielle Führungsgrössen.12 Hingegen fassen Arbeitsgruppen internationaler Standesorganisationen die Aufgaben des Management Accountings bereits
weiter:13
„It provides information essential for controlling the current activities of an organization, planning
its future strategies, tactics and operations, optimizing the use of its resources, measuring and
evaluating performance, reducing subjectivity in the decision making process, and improving
internal and external communication.“
Aufgaben und tägliches Geschäft von Linienmanagement und Mitarbeitern werden weniger durch
finanzielle Führungsgrössen, sondern vielmehr durch Leistungsindikatoren bspw. über Kundenzufriedenheit, Qualität, Marktanteile, Materialverbrauch oder Anzahl der Produktbesprechungen
geprägt.14 Der Entwurf eines auf die Bedürfnisse von Management und anderen Entscheidungsträgern ausgerichteten Führungs- und Steuerungssystems sollte daher verstärkt auch nicht-finanzielle
Grössen einbeziehen.
Hinzu kommt, dass bei finanziellen Grössen als Verdichtung von Geschäftsvorfällen in der Praxis
durch verschiedene, meist extern bedingte Einflüsse der Bezug zu den operativen Grundprozessen
verloren geht. Da diese jedoch – losgelöst vom operativen Geschäft – selten treffend zu interpretieren
sind, ist bei vielen der im Finanzwesen erzeugten Kennzahlen ein Mangel an Führungs- und
Entscheidungsorientierung festzustellen.
Mit dieser Entwicklung konnte das Management Accounting in seiner bestehenden Form für einen
weiten Teil der Entscheidungsträger eine wesentliche Funktion – die Bereitstellung von Informationen
als Entscheidungs- und Führungsgrundlage – nicht mehr erfüllen und verlor für sie an Bedeutung.15
12
13
14
15
So fokussiert die auch in neueren Lehrbüchern zitierte Definition des IMA die Rolle des Management Accountings
auf den „...process of identification, measurement, accumulation, analysis, preparation, interpretation and
communication of financial information used by management to plan, evaluate and control within an organization.“
Vgl. o.V. [Definition, 1981] nach dem Management Accounting Practices Committee der National Association of
Accountants, zitiert in Horngren, C.T.; Foster, G., Datar, S. [Cost Accounting, 1997], S. 4. Hervorhebung durch MCS.
Vgl. FMAC [Concepts, 1998], Paragraph 79ff.
Vgl. Schoenfeld, Hanns-Martin W. [Entwicklung, 1992], S. 358f.
Vgl. Institute of Management Accountants [Developing, 1995], S. 9. Durch einen inkonsequenten Einsatz wurde das
Management Accounting vielfach in die Rolle des „Zulieferers für Bilanzinformationen“ gedrängt; Performance
Measurement kann einen Beitrag dazu leisten, dass vom Management Accounting als entscheidungsorientierte und
verhaltensprägende Informationsquelle auch in Zukunft wieder Impulse für das Unternehmen ausgehen.
6
Diese Lücke wurde zwar teilweise durch eine Informationsbeschaffung aus anderen Quellen
geschlossen, doch fehlt den Ansätzen eine Systematisierung sowie der weitergehende Bezug zu
finanziellen Grössen. Modernere Ansätze wie das Modell der „Balanced Scorecard“ versuchen diese
Integration und bieten einen Anstoss zur Neuausrichtung, der weiter zu operationalisieren ist. Dabei
geht es nicht nur um die Abbildung von Ergebnisgrössen, sondern auch um die Darstellung der
zugrundeliegenden Performancetreiber. Da Wettbewerb und Kunden heute als wesentliche Einflussfaktoren der Unternehmens-Performance erkannt werden, kommt der interfunktionellen Koordination
der Marktorientierung zukünftig weitreichendere Bedeutung zu.16
Hierzu leistet die Dissertation einen Beitrag, indem sie zwei übergeordnete Ziele verfolgt. Zum einen
wird auch in der Literatur die Leistungsmessung als Bereich mit besonderem Innovationsbedarf für die
praxisorientierte Forschung des Management Accountings erkannt.17 Performance Measurement wird
in dieser Arbeit als eine hierauf gerichtete Entwicklung des Management Accountings verstanden. Der
theoretisch fundierte, aber praktisch geleitete Aufbau eines Performance Measurement-Systems in
Marketing und Vertrieb, das auf die besondere Situation verschreibungspflichtiger Arzneimittel
abgestimmt ist, bildet das erste Ziel dieser Arbeit. Die zusammenführende Betrachtung von Kosten
(Input) und Erlösen (Output) soll eine Leistungsmessung ermöglichen, bei der Performancetreiber und
ihr jeweiliger Leistungsbeitrag durch Kennzahlen über Effektivität und Effizienz ermittelt werden.18
Performance Measurement soll als Brücke die „strategische Lücke“ zwischen Marketingstrategie und
den Massnahmen ihrer Umsetzung schliessen und mit dieser Möglichkeit zur schnelleren Reaktion
die Wettbewerbsfähigkeit erhöhen.
Zum anderen besteht ein zweites Ziel darin, statistisch fundierte Performance Measures für die
Effizienz von Marketingmassnahmen zu entwickeln und in das erstellte Performance MeasurementSystem zu integrieren. Für den Pharmamarkt sind umfangreiche Daten verfügbar, die ein statistisch
unterstütztes und regional differenziertes Performance Measurement erlauben. Auf Basis dieser
empirischen Daten wird ein Verfahren getestet und in einer Analyse die zentrale und dezentrale
Einsetzbarkeit der statistischen Ergebnisse zur Leistungsmessung beurteilt. Damit wird den
spezifischen Anforderungen des Marketings einerseits sowie des Vertriebs andererseits Rechnung
getragen. Während bisherige Publikationen zur Balanced Scorecard vor allem die konzeptionelle
Ebene diskutieren, leistet diese Arbeit einen Beitrag zur Operationalisierung, indem Korrelationen
zwischen Ergebniskennzahlen und Performancetreiber in einer bestimmten Funktion einer Branche
empirisch untersucht werden. In der statistischen Untersuchung von Ursache-Wirkungs-Beziehungen
16
17
18
Vgl. Fickert, Reiner [Quo Vadis, 1993], S. 218f. sowie Fickert, Reiner [Kundenbeitragsrechnung, 1995], S. 188ff.
Vgl. Fickert, Reiner [Quo Vadis, 1993], S. 207ff.
Damit werden bereits drei von insgesamt fünf grundlegenden Dimensionen der Leistungsmessung erfasst: „output“,
„input“, und „efficiency“. Vgl. Institute of Management Accountants [Developing, 1995], S. 9.
7
unter Einbezug einer Kombination von Zeit (Längsschnittdaten) und unterschiedlichen Untersuchungseinheiten (Querschnittdaten) zur Nutzung im Performance Measurement liegt dann auch der
wesentliche Neuigkeitsgehalt der vorliegenden Arbeit.
Für beide Ziele wird in einem pragmatischen Ansatz ein praxisgetriebenes Forschungsvorgehen
eingeschlagen. Mit dem Thema der operativen Leistungsmessung und dem dadurch zu schaffenden
Strategiebezug richtet sich die Arbeit vor allem an Praktiker aus Arzneimittelmarketing und –vertrieb,
aber auch an Controller und Marktforscher der Branche. Praxisorientierung bedeutet dabei für diese
Arbeit zweierlei: einerseits geht es um die Erarbeitung von Lösungen, denen die Praxis Bedeutung für
den Unternehmenserfolg zumisst. Andererseits bedeutet Praxisorientierung aber auch eine
Ausrichtung auf Konzepte und Arbeitsweisen, die in der Praxis etabliert sind. Die Arbeit schafft einen
solchen zielgruppenorientierten Bezugsrahmen und versucht, in der „Sprache des Kunden“ die
Verständlichkeit zu erleichtern und damit die Akzeptanz der Ergebnisse zu sichern.
1.3
Eingrenzung des Forschungsvorgehens
Für die Erreichung dieser Ziele wird folgendes Vorgehen gewählt: in einer deskriptiven Analyse
wesentlicher Basiselemente wird zunächst das Verhältnis von Arzneimittelmarketing und Performance
Measurement als Untersuchungsgegenstand der Arbeit näher bestimmt und eingegrenzt. Die im
folgenden kurz dargelegten inhaltlichen Fokussierungen werden in einzelnen Kapiteln der Arbeit
weiter erläutert, um auch mit der Pharmaindustrie weniger vertrauten Lesern einen Einblick in die
spezifischen Gegebenheiten zu geben.
Die Arbeit konzentriert sich auf innovative, verschreibungspflichtige Arzneimittel, da die erhobenen
empirischen Daten ausschliesslich aus diesem Bereich des Pharmamarktes stammen. Eine bewusste
Eingrenzung erscheint aufgrund der sehr unterschiedlichen Funktionsweise der einzelnen pharmazeutischen Teilmärkte zweckmässig. Die Lösung des Kundenproblems (Sicherstellung einer gezielten
medikamentösen Behandlung) umfasst bei innovativen Präparaten Aufwendungen, die über die
Kosten für Herstellung und F&E hinausgehen: auch die Aktivitäten von Marketing und Vertrieb tragen
zur Leistungserstellung im weiteren Sinne bei, da durch sie wesentliche ergänzende Produktleistungen (Beratung, Information, Fortbildung) erbracht werden. Damit erhalten Marketing und
Vertrieb innovativer Arzneimittel auch einen Dienstleistungscharakter.
Durch die Fokussierung auf innovative und daher verschreibungspflichtige Arzneimittel wird die
Kundengruppe auf gesetzlich definierte Fachkreise eingeschränkt. Marketing und Vertrieb weisen in
Teilen Parallelen zum business-to-business Bereich auf und haben daher eine grundsätzlich andere
Prägung als Ansätze des Konsumgütermarketings. Mit der bereits skizzierten Spezialisierung
innerhalb der Wertschöpfungskette auf die Funktionen Marketing und Vertrieb in Verbindung mit
8
einem System von Transferpreisen werden für nationale Vertriebsniederlassungen aber auch Kostenstrukturen geschaffen, die mit den Strukturen im Handel vergleichbar sind.
In allen drei genannten Bereichen wurden auch für Rechnungswesen und Controlling Konzepte entwickelt, die eine Abkehr von der traditionellen Industrieorientierung suchten. Marketing und Vertrieb
verschreibungspflichtiger, innovativer Arzneimittel bildet eine Kombination aus allen drei Bereichen.
Führungs- und Steuerungssysteme, die auch eine Leistungsmessung beinhalten, sollten daher diese
sehr spezifischen Umstände berücksichtigen. In einer theoretischen, aber praxisorientierten Analyse
werden diese Themenkreise diskutiert und schliesslich Anforderungen für ein an diese Rahmenbedingungen angepasstes Performance Measurement-System entwickelt.
Neben den dargestellten inhaltlichen Fokussierungen konzentriert sich die Arbeit in geographischer
Hinsicht auf den deutschen Arzneimittelmarkt; dies ist zunächst vor allem durch die Datenerhebung in
diesem Markt begründet. Darüber hinaus wird aber auch mit dem deutschen Markt ein für die
Industrie strategisch bedeutsamer Markt untersucht: nach den USA und Japan nimmt Deutschland
den dritten Platz in der weltweiten Rangliste der Arzneimittelmärkte ein. Abbildung 1-3 zeigt, dass sich
80% des weltweiten Pharmamarktes auf zehn Länder konzentrieren, die nur etwa 20% der Weltbevölkerung repräsentieren. Im Vergleich zu den führenden Märkten zeigt der deutsche Pharmamarkt
gegenüber 1997 ein eher moderates Wachstum.
Sonstige
Argentinien (+6%)
20%
Brasilien (-5%)
Spanien (+11%)
Vereinigtes
Königreich (+8%)
Italien (+9%)
Frankreich (+4%)
Deutschland (+5%)
USD 251 Mrd.
4%
40%
USA (+11%)
4%
6%
15%
Kanada (+1%)
7%
Japan (-1%)
Abbildung 1-3: Verteilung der Pharmaweltumsatzes 1998 und Entwicklung gegenüber 199719
In einer Prognose geht das Marktforschungsinstitut IMS Health – bei ähnlicher Konzentration der
Umsätze – von einem weiteren Wachstum aus, bei dem der Weltmarkt bis ins Jahre 2002 ein
Volumen von USD 406 Mrd. erreicht.20
9
Die gesetzlichen Rahmenbedingungen, unter denen Leistungsanbieter im Gesundheitswesen
operieren, unterscheiden sich sowohl von denen anderer Branchen als auch zwischen einzelnen
Ländern erheblich. Gemeinsam ist ihnen jedoch, dass die Gesundheitsmärkte im wesentlichen aus
zwei Gründen in nahezu allen Ländern mehr oder weniger staatlich reguliert sind: zum einen ist die
Gesundheit des Menschen bzw. der Bevölkerung eines Staates direkt betroffen, so dass hier eine
besondere Form des Verbraucherschutzes geboten ist. Zum anderen werden Gesundheitssysteme
fast nie vollständig privatwirtschaftlich getragen. Das Spektrum der staatlichen Beteiligung reicht
dabei von der blossen Administration bis hin zur vollständigen staatlichen Finanzierung.
Wegen der grundsätzlichen Verschiedenheit der gesundheitspolitischen Rahmenbedingungen konzentriert sich die Entwicklung eines Performance Measurement-Systems als Toolset für Marketing
und Vertrieb zunächst exemplarisch auf die Rahmenbedingungen des deutschen Marktes. Eine
Übertragbarkeit der Ergebnisse, insbesondere hinsichtlich der Ableitung des Performance Measurement-Systems auf andere Märkte, wird dadurch allerdings nicht per se ausgeschlossen.
Unter diesen Fokussierungen sind die Forschungsergebnisse der Arbeit zu beurteilen. Bei Übertragung der Ergebnisse auf andere Länder oder Märkte ist die Vergleichbarkeit der Voraussetzungen
zu prüfen und ggf. zu testen.
1.4
Aufbau der Arbeit
Der Aufbau der Arbeit orientiert sich an diesem Vorgehen und gliedert die Untersuchung in drei
Hauptteile (vgl. Abbildung 1-4). Auf die Einleitung folgt im zweiten Kapitel eine Analyse der industrieund gesundheitspolitischen Rahmenbedingungen der Pharmaindustrie, aus denen Implikationen für
das Marketing verschreibungspflichtiger Arzneimittel abgeleitet werden.
Das dritte Kapitel umfasst mit der konzeptionellen Entwicklung eines vertriebsorientierten Performance Measurements drei wesentliche Teile: der erste Teil konzentriert sich auf die Besonderheiten
des Arzneimittelmarketings und schafft damit ein grundlegendes Verständnis für Prozesse und
Geschäftsabläufe. Im zweiten Teil werden Aspekte des Performance Measurements als innovatives
Konzept zur Unternehmenssteuerung diskutiert und damit die Basis für den dritten Teil des Kapitels
gelegt: das vertriebsorientierte Performance-Cockpit integriert etablierte Kennzahlen des Pharmamarketings und neue Ansätze des Performance Measurements und wird damit zu einem Instrument,
das verschiedenen Hierarchie- und Verantwortungsebenen zur Analyse und Optimierung des
Einsatzes der Performancetreiber dient.
19
20
In Anlehnung an Spilker, Dirk [Pharmamarkt, 1999] und Petersen, Carolyn [Drivers, 1999], beides basierend auf
Daten des Berichtes „IMS Health World Review 1999“.
Vgl. Petersen, Carolyn [Drivers, 1999], S. 50.
10
Mit der empirischen Validierung der Performancetreiber im vierten Kapitel werden Leistungskennzahlen und ihre Erfolgstreiber statistisch verknüpft. Die in seinem ersten Teil beschriebene
Datenbasis bildet sowohl den Inhalt des Performance-Cockpits als auch die Grundlage für die
statistische Auswertung. Der kritischen Beurteilung der Primärerhebung der Datenbasis wird hier
besondere Aufmerksamkeit gewidmet. Der zweite Teil des Kapitels widmet sich mit einer Diskussion
von Forschungsmethodik und mit der Entwicklung einer Systematik zur Datenauswertung dem
empirischen Forschungsvorgehen. Dieses Vorgehen findet in den beiden folgenden Teilen an zwei
Datensets Anwendung, die jeweils die Stabilität der statistischen Ergebnisse untersuchen und mit
einer Fallstudie zum vertriebsorientierten Performance-Cockpit schliessen.
1
Einleitung
2
Rahmenbedingungen des Pharmamarketings
2.1 Industriepolitisches Umfeld
2.2 Gesundheitspoltisches Umfeld
3
2.3 Implikationen für das
Vertriebsorientiertes Performance Measurement
3.1 Marketing von Arzneimittelinnovationen
3.2 Vertriebsorientiertes Performance Measurement
4
Empirische Validierung der Performancetreiber
4.1 Datenbasis
5
3.3 Vertriebsorientiertes
Performance-Cockpit
4.2 Empirisches
Forschungsvorgehen
4.3 Datenset BPH
4.4 Datenset Asthma
Zusammenfassung der Ergebnisse
Abbildung 1-4: Aufbau der Arbeit
Das fünfte Kapitel fasst die theoretischen und empirischen Ergebnisse der Arbeit zusammen.
Leistungsfähigkeit, Möglichkeiten und Grenzen eines Performance Measurement-Systems zum
Monitoring der Strategie-Umsetzung in Arzneimittelmarketing und –vertrieb werden diskutiert und
Handlungsempfehlungen für die Praxis abgeleitet.
Kapitel 2: Rahmenbedingungen des Pharmamarketings
11
2 Rahmenbedingungen des Pharmamarketings
Dieses Kapitel setzt sich mit grundsätzlichen Rahmenbedingungen der pharmazeutischen Industrie
auseinander, welche für das Marketing von Arzneimittelinnovationen von Bedeutung sind. Prägend ist
vor allem der Lebenszyklus pharmazeutischer Innovationen, dessen Phasen die Marketingaktivitäten
für ein Arzneimittel bestimmen. Im zweiten Teil wird das konkrete gesundheitspolitische Umfeld des
deutschen Marktes skizziert, aus dem die Daten für die empirische Untersuchung stammen. Das
Kapitel schliesst mit Implikationen der industrieund gesundheitspolitischen Rahmenbedingungen und
Trends für das Marketing verschreibungspflichtiger Arzneimittelinnovationen.
2.1
Industriepolitisches Umfeld: Der Lebenszyklus pharmazeutischer Innovationen
Bevor der generische Lebenszyklus pharmazeutischer Innovationen als „Schrittmacher“ der
Marketingaktivitäten dargelegt wird, sind zunächst einige zentrale Begriffe des Pharmaumfeldes zu
präzisieren. Dabei wird die weitreichende Definition eines Arzneimittels konkretisiert und ein Überblick
über die Zahl der im Verkehr befindlichen Arzneimittel gegeben. Aufbauend darauf diskutiert der
zweite Abschnitt verschiedene Aspekte des Innovationsbegriffs aus pharmazeutischer und gesundheitspolitischer Sicht. Im dritten Abschnitt wird der Lebenszyklus einer Arzneimittelinnovation von der
Entdeckung des Moleküls über die Forschung und Entwicklung bis hin zu Zulassung und Marktreife
dargelegt. Der Lebenszyklus einer Innovation endet in der Regel mit dem Auslauf des Patentschutzes
und dem Eintreten von Generika in den Markt, deren Entwicklung und Marktposition im vierten
Abschnitt erörtert wird.
2.1.1 Definition und Abgrenzung des Arzneimittelbegriffs
Die Definitionen des Begriffs „Arzneimittel“ variieren nicht nur international; auch national fällt eine
genaue Definition bzw. objektive Einordnung zuweilen schwer. Massgeblich für diese Arbeit ist die
Definition nach dem Gesetz. Juristische Grundlage dieser Definition bildet das 1978 in Kraft getretene
Zweite Arzneimittelgesetz (AMG). Ziel des neuen Gesetzes war es,
„...für die Sicherheit im Verkehr mit Arzneimitteln, insbesondere für die Qualität, Wirksamkeit
und Unbedenklichkeit der Arzneimittel [...] zu sorgen.“21
Die Erreichung dieses Ziels wird ermöglicht durch eine strengere Kontrolle der Hersteller, eine
intensive Überprüfung der Arzneimittel vor und nach der Zulassung, die Anpassung an internationale
21
Vgl. §1 AMG, in: Pharma Kodex [Arzneimittelgesetz, 1998], S. 41. Massgeblich zum Erlass des Gesetzes
beigetragen haben die Erfahrungen mit dem Schlafmittel Thalidomid (Contergan) in den späten sechziger Jahren.
Vgl. hierzu auch Mutschler, Ernst [Arzneimittelwirkungen, 1996], S. 178.
12
Standards sowie durch die erstmalige Regelung der Voraussetzungen zur Durchführung klinischer
Studien.22
• Definition durch das Arzneimittelgesetz
Der Begriff „Arzneimittel“ ist ebenfalls durch das AMG sowie weitere spezifizierende Verordnungen
bestimmt. §2 Abs.1 AMG definiert Arzneimittel als
„[...] Stoffe und Zubereitungen aus Stoffen, die dazu bestimmt sind, durch Anwendung in oder
am menschlichen oder tierischem Körper [...] zu heilen, zu lindern, zu verhüten oder zu
erkennen.“23
Arzneimittel können nach verschiedenen Kriterien unterschieden werden, die sich ganz oder teilweise
überlappen können. Nach dem Verschreibungsstatus wird zwischen verschreibungspflichtigen und
freiverkäuflichen Arzneimitteln unterschieden. Innovative Arzneimittel unterliegen nach §§48 und 49
AMG zunächst automatisch einer Verschreibungspflicht.24
Das Gesetz unterscheidet in §4 Abs. 1 AMG zwischen Arzneimitteln im allgemeinen und Fertigarzneimitteln im speziellen. So wird als Fertigarzneimittel bezeichnet, was „im voraus hergestellt und in einer
zur Abgabe an den Verbraucher bestimmten Packung in den Verkehr gebracht“ wird.25 Fertigarzneimittel unterliegen nach §21 AMG der Zulassungspflicht.26
Zusammenfassend ist festzuhalten, dass unter dem Begriff „Arzneimittel“ im folgenden Fertigarzneimittel industrieller Fertigung subsumiert werden, die
• als Humanarzneimittel in Deutschland zugelassen oder registriert sind,
• der Verschreibungspflicht durch einen Arzt unterliegen,
22
23
24
25
26
Klinische Studien bezeichnen die Prüfung von Arzneimitteln am Menschen. Weitere Informationen hierzu gibt
Anhang 1. Das neue AMG löst das Erste Arzneimittelgesetz von 1961 ab. Bis zum Inkrafttreten waren nur einzelne
Teilgebiete in verschiedenen Gesetzen oder in Verordnungen geregelt worden. Vgl. Pharma Kodex [Arzneimittelgesetz, 1998], S. 9ff.
Vgl. Pharma Kodex [Arzneimittelgesetz, 1998], S. 41f. Diese Definition wird weiter ergänzt und spezifiziert, um
Arzneimitteln in einer Grauzone zu Lebensmitteln, Nahrungsergänzungsmitteln und Kosmetika abzugrenzen: vgl. §2
Abs. 1, Satz 2-5 AMG, in: Pharma Kodex [Arzneimittelgesetz, 1998], S. 42.
International werden freiverkäufliche Arzneimittel auch als OTC-Produkte („Over the Counter“) bezeichnet. Nach §43
AMG ist die Abgabe an den Endverbraucher grundsätzlich apothekenpflichtig; Ausnahmen regelt §44ff AMG.
Verschreibungspflichtige Arzneimittel unterliegen immer der Apothekenpflicht. Vgl. Pharma Kodex [Arzneimittelgesetz, 1998], S. 102ff.
Vgl. Pharma Kodex [Arzneimittelgesetz, 1998], S. 44.
Von der Zulassungspflicht ausgenommen sind u.a. Zubereitungen nach §21 Abs. 2 Ziffer 1 AMG: diese Regelung
hält Ärzten und Apothekern die Möglichkeit zur Zubereitung von Arzneimitteln in Mengen von bis zu 100 Packungen
pro Tag offen. Voraussetzung für die Herstellung dieser Menge ist eine nachweislich häufige Verordnung. Die
Abgabe dieser Arzneimittel ist auf die herstellende Apotheke beschränkt. Vgl. Pharma Kodex [Arzneimittelgesetz,
1998], S. 67f.
13
• durch den Patienten auf den üblichen Handelswegen (Apotheke / Krankenhaus) beschafft
werden können und
• durch die Gesetzliche Krankenversicherung (GKV) erstattungsfähig sind.
Die weitgefasste juristische Definition des Arzneimittelbegriffs in Deutschland führt zu einer im
Vergleich zu anderen Ländern (scheinbar) grösseren Zahl von Arzneimitteln.
• Zahl der Arzneimittel
Einen guten Anhaltspunkt für das Arzneimittelangebot gibt die sog. „Rote Liste“: dieses Standardwerk
erfasst mit den verzeichneten Präparaten etwa 95% des Wertes des Arzneimittelmarktes.27 Dieser
Anteil entfällt auf 9.438 Präparate-Einträge (Handelsnamen) in ca. 120.000 Darreichungsformen und
Wirkstärken (vgl. Abbildung 2-1). Insgesamt sind 4.389 Präparate verschreibungspflichtig, weitere
4.368 unterliegen der Apothekenpflicht und lediglich 379 sind auch zum Verkauf ausserhalb von
Apotheken zugelassen.
120.000
80.000
45.000
9.500
2.000
420
Arzneimittel mit allen Handelsnamen,
Wirkstärken, Darreichungsformen und
Packungsgrössen, inkl. Homöopathika
und Anthroposophika
wie oben, jedoch ohne
Homöopathika und Anthroposophika
Nach dem AMG von 1978
zugelassene Arzneimittel.
Handelsnamen ohne unterschiedliche
Darreichungsformen und Packungsgrössen.
Am häufigsten verordnete Arzneimittel
(ca. 90% der GKV-Ausgaben)
In nennenswerten Mengen verordnete Wirkstoffe (mehr
als 50.000 Verordnungen / Jahr)
Abbildung 2-1: Anzahl der Arzneimittel in Deutschland28
Diese Zahlen erscheinen zunächst sehr hoch; sie relativieren sich jedoch dadurch, dass die deutschen Zulassungsbehörden (im Gegensatz zu anderen Nationen) nicht die Wirkstoffe, sondern die
27
28
Vgl. Rote Liste [1998], S. 12. Die Rote Liste ist das Arzneimittelverzeichnis des BPI, VfA, BAH und VAP. In diesen
Verbänden sind insgesamt 495 Unternehmen Mitglied, deren Präparate hier nach Entscheid des jeweiligen
Unternehmens aufgeführt werden. Da die Rote Liste das Standardwerk für Fachkreise ist, sind alle bedeutenden
Präparate aufgeführt.
In Anlehnung an Stapff, Manfred [Arzneimittelstudien, 1998] S. 8.
14
einzelnen Wirkstärken (z.B. 10, 20, 40 mg), die einzelnen Darreichungsformen (z.B. Tablette,
Dragees, Ampulle, Zäpfen) sowie die verschiedenen Hersteller zählen. Damit reduziert sich die Zahl
der registrierten Arzneimittel auf etwa 2.900 verschiedene Wirkstoffe.
Seit Erlass des Arzneimittelgesetzes ist die Zahl der Arzneimittel erheblich zurückgegangen: 1978
wurden noch rund 145.000 Fertigarzneimittel registriert; hingegen waren 1998 „nur“ noch 45.000
Arzneimittel bei BfArM und PEI zugelassen bzw. registriert.29 Anhand dieser Zahlen wird deutlich,
dass eine Änderung der gesetzlichen Rahmenbedingungen einen erheblichen Einfluss auf das
Angebot an Arzneimitteln hat.
Die Nachfrage konzentriert sich auf ca. 2.000 Arzneimittel, die häufig verwendet werden; auf diese
Präparate entfallen ca. 90% der GKV-Ausgaben für Arzneimittel.30 Allerdings erreichen nur 420 Wirkstoffe eine nennenswerte Menge von mehr als 50.000 Verordnungen pro Jahr.31
2.1.2 Definition des Innovationsbegriffs
Die Beurteilung der Innovationskraft pharmazeutischer Produkte ist sehr stark abhängig von der
Perspektive und den Zielen des Definierenden.32 Als Basisinnovation wird die Entdeckung einer
medizinischen Wirksamkeit von neuen chemischen Molekülen (NCEs = New Chemical Entities)
bezeichnet. NCEs werden daher häufig als Indikator im Vergleich der Innovationskraft von
Unternehmen oder der Leistungsfähigkeit der Pharmaindustrie eines Landes herangezogen; sie
29
30
31
32
Die Zahl der Arzneimittel verteilte sich 1978 wie folgt: 70.000 wurden industriell gefertigt, weitere 70.000 stammten
aus der Produktion von Krankenhäusern, Drogerien, Apotheken und Reformhäusern und 5.000 waren als Veterinärarzneimittel registriert. Vgl. BPI [Pharma Daten ´98, 1998], S. 66. Ähnlich Fricke, Uwe; Klaus, Wolfgang [Fortschritte,
1995], S. 9f.
Zu Umfang und Anteil der GKV-Ausgaben vgl. den folgenden Abschnitt 2.2.2.
Stapff, Manfred [Arzneimittelstudien, 1998] S. 7f. Die übrigen Arzneimittel sind dadurch aber keinesfalls überflüssig;
sie werden lediglich seltener verordnet. Hierzu zählen auch viele spezifische Arzneimittel in Indikationen, die nur
gelegentlich auftreten und daher selten von den etwa 15 verschiedenen ärztlichen Fachrichtungen verordnet werden.
Vgl. Rote Liste [1998], S. 12. Zur Förderung der F&E in seltenen Indikationen („orphan drugs“) vgl. Anhang 1.
Vgl. die Klassifizierung von pharmazeutischen Innovationen nach Gehrig, [Pharma Marketing, 1992], S. 78f. Ähnlich
zu den Positionen der Industrie BCG [Innovationskraft, 1998] sowie Ambühl, Jürg [Innovation, 1998] und Laukant,
Andreas [Innovation, 1995]. Eine IMS-Studie zur sog. „Innovationskomponente“ hilft bei der Festlegung von Arzneimittelbudgets im Gesundheitswesen. Vgl. dort zum Innovationsbegriff Delling, Bernd; Meiner, Eckart [Innovationskomponente, 1995]. Die Argumente der Leistungsträger vertreten Glaeske, Gerd; Stillfried, Dominik Graf von
[Erstattung, 1995]. Eine neuere IMS-Studie mit bestätigenden Ergebnissen aus dem Jahr 1997 kommentieren
Klauber, Jürgen; Schröder, Helmut [IMS-Berechnung, 1998]. Aus medizinischer Sicht werden neue Arzneimittel
regelmässig hinsichtlich ihres innovativen Charakters klassifiziert von Fricke, Uwe; Klaus, Wolfgang [Fortschritte,
1995], S. 11. Zum gesellschaftlichen Nutzen und einer entsprechenden Definition von Innovation vgl. Wille,
Eberhard; Mehnert, Angelika; Rohweder, Jan Philipp [Nutzen, 1994] S. 31ff., in der Übersicht S. 44.
15
geniessen ab dem Zeitpunkt ihrer Entdeckung und Anmeldung zum Patent einen 20-jährigen
Patentschutz, der in dieser Arbeit als definierendes Merkmal einer Innovation gewählt wird.33
Neben diesen chemischen Basisinnovationen sind Innovationen im Arzneimittelsektor weiter zu
differenzieren; so kann zwischen pharmakologischen, pharmazeutischen, klinisch-pharmakologischen, therapeutischen und herstellungstechnischen Innovationen unterschieden werden (vgl.
Abbildung 2-2). Dabei bedingen sich die Innovationen nicht notwendigerweise: eine pharmazeutische
Innovation ist bspw. auch mit einem bereits bekannten Wirkstoff möglich. Selbst nach Ablauf des
Patentschutzes eines Moleküls kann eine neue Indikation für eine Substanz entdeckt werden.34 Auch
neue Herstellungsverfahren für bereits bekannte Substanzen können innovativ sein und Vorteile für
das Medikament bieten, obwohl die Substanz selbst keinen Patentschutz mehr geniesst.
Präklinik
Klinische Studien
ng
ssu
Zula
Patent
Markt
Chemisch
Pharmakologisch
Pharmazeutisch
Klinisch-pharmakologisch
Therapeutisch
Herstellungstechnisch
Rechtlich (Patentschutz)
Abbildung 2-2: Arten von Innovation und Entwicklungsphasen eines Arzneimittels
Eine klare Trennung nimmt die für diese Arbeit massgebliche rechtliche Definition vor: nach Ablauf
des 20-jährigen Patentschutzes kann die Substanz frei genutzt werden, d.h. sie steht auch anderen
Herstellern zu Herstellung und Vertrieb offen. Arzneimittel dieser Art werden dann als Generika
bezeichnet; sie fallen im Sinne dieser Arbeit nicht mehr unter den Innovationsbegriff.35
33
34
35
Zur Zahl der NCEs pro Jahr und dem Ursprung ihrer Entdeckung vgl. Abbildung A-3 in Anhang 1.
Für die unter dem Handelsnamen Aspirin® bekannte Acetylsalicylsäure wurde nach jahrzehntelangem Einsatz als
Schmerzmittel bspw. eine prophylaktische Wirkung gegen Herzinfarkte und Schlaganfälle nachgewiesen.
„Generisch“ = lat. „von der Art her gleich“ gibt dieser Art von Arzneimitteln ihre Bezeichnung. Der chemische Name
(generic name) einer Substanz, auch bekannt als INN (International Nonproprietary Name), wird häufig von
Generikaherstellern in Verbindung mit ihrem Firmennamen genutzt.
16
2.1.3 F&E und Zulassung von Arzneimittelinnovationen
Auf die hohe Bedeutung von F&E in der Pharmaindustrie und die damit verbundenen Investitionen
wurde bereits einleitend hingewiesen. Verschiedene Untersuchungen belegen, dass die Entwicklungskosten eines Arzneimittels seit den sechziger und siebziger Jahren signifikant gestiegen
sind.36 Bezifferte Hansen 1979 die Kosten zur Entwicklung einer NCE noch auf USD 100 Mio. (in
1987 Dollars), so ermitteln DiMasi et al. im Jahre 1991 bereits USD 259 Mio. (in 1990 Dollars). Auf
Basis von DiMasis Daten errechnet das Office of Technology Assessment (OTA) Kosten von USD
359 Mio. (in 1990 Dollars). Für diese Kosten haben folgende Komponenten die höchste Sensitivität:37
• Präklinische Forschungsausgaben („Preclinical cash outlays“),
• Erfolgsrate der (klinischen) Forschung, mit der Wirkstoffe in die nächste Phase übergehen,
• Spektrum und Grösse der klinischen Prüfungen und damit verbundene Ausgaben,
wiederum stark abhängig von technologischen und rechtlichen Rahmenbedingungen,
• Zeitdauer der Bearbeitung des Zulassungsantrags.
Neuere Ergebnisse einer Studie der Boston Consulting Group beziffern die Kosten der Arzneimittelentwicklung gar auf USD 500 Mio. Als Gründe für die Kostensteigerungen wurden in den Untersuchungen der Fokus auf komplexere und chronische Krankheiten (bspw. Osteoporose), das regulatorische Erfordernis grösserer und längerer klinischer Studien sowie steigende Kapitalkosten
ermittelt.38 Da die Kosten für die weitere Entwicklung mit der Nähe zur Marktreife steigen (vgl.
Abbildung 2-3), wird versucht, Moleküle ohne Erfolgsaussichten so rasch wie möglich zu identifizieren
und aus dem Forschungsprozess zu eliminieren. Durch die Verdoppelung der durchschnittlichen
Erfolgsrate beim Übergang von Phase zu Phase von 12,5% auf 23% konnten steigende Ausgaben für
die einzelnen Forschungsphasen teilweise kompensiert werden.39 Dennoch stellt der OTA-Bericht
allein für die in den siebziger Jahren entwickelten Arzneimittel Kostensteigerungen von beinahe 100%
fest und prognostiziert weitere Steigerungen.
36
37
38
39
Vgl. U.S. Congress, Office of Technology Assessment [Costs, Risks and Rewards, 1993], S. 47ff. sowie die Studien
von DiMasi, Joseph [Trends, 1995] bzw. DiMasi, Joseph A. ; Hansen, Ronald W.; Grabowski, Henry G. et al. [Innovation, 1995] und Hansen, Ronald W. [Process, 1979]. Obwohl die Studien bei der genauen Bestimmung der Höhe
der Aufwendungen und bei der Berücksichtigung von Risk und Return variieren, so bestätigen sie einstimmig den
Trend weiter steigender F&E-Kosten.
Vgl. U.S. Congress, Office of Technology Assessment [Costs, Risks and Rewards, 1993], S. 10ff. Ebenso wie bei
DiMasi und Hansen fliessen in die Berechnungen des OTA folgende Faktoren zur Verzinsung der F&E-Kosten auf
den Zulassungszeitpunkt ein: Auszahlungen für Erfolge und Misserfolge über die gesamte Dauer des Forschungsprozesses, Zeitpunkt der Auszahlungen sowie die Kapitalkosten der F&E-Projekte.
Vgl. PhRMA [Industry 1998], S. 20ff. mit Bezug auf BCG [Contribution, 1993].
Vgl. U.S. Congress, Office of Technology Assessment [Costs, Risks and Rewards, 1993], S. 12 und S. 60f.
$
17
Vorklinische Studien
Klinische Studien
(Durchschnittskosten $ 205 Mio. )
Chemische Tierversuche zur
Synthese /
Wirksamkeit,
Entwicklung Unbedenklichkeit,
Bioverfügbarkeit,
Pharmakokinetik,
Toxigenität, Mutagenität und
Kanzerogenität
Phase 1: Unbedenklichkeits-/ Sicherheitsstudien an freiwilligen Probanden
Phase 2: Wirksamkeits- und Sicherheitsstudien an wenigen Patienten
Phase 3: Wirksamkeits- und Sicherheitsstudien an vielen Patienten
NDA-Zulassung
95% aller registrierten
NDA´s werden zugelassen
Registrierung als IND
Registrierung als NDA
(Investigational New Drug Application)
(New Drug Application)
t (a)
0
1
3
5
in: > 10.000
7
9
11
Anzahl Substanzen im F&E-Prozeß
13
15
out: 1
Abbildung 2-3: Die F&E-Pipeline40
Der gesamte Prozess der Arzneimittelforschung erstreckt sich über durchschnittlich 11 Jahre, nach
denen nur eines von über 10.000 als potentielles Arzneimittel identifizierten Molekülen auch
tatsächlich zur Marktreife gelangt (vgl. Abbildung 2-3).41
Die hohen F&E-Ausgaben bewirken einen starken Druck zum Markterfolg für jene Produkte, welche
tatsächlich zugelassen werden. Von den zugelassenen Arzneimitteln gelingt es allerdings nur jedem
zehnten Produkt, seine F&E-Kosten zu amortisieren und die F&E-Ausgaben der übrigen Produkte im
Portfolio des Unternehmens mit zu tragen.
Die Zulassungszeiten sind für innovative Arzneimittel ein weiterer kritischer Faktor für die strategische
Produktrentabilität, da durch sie in dreifacher Hinsicht der Vorsprung gegen den Wettbewerb
beeinflusst wird: Erstens beeinflussen sie direkt den Zulassungszeitpunkt und damit die Kundenwahrnehmung über Innovationskraft relativ zum forschenden Wettbewerb. Zweitens bedeuten
Verzögerungen in der Zulassung eine Verkürzung der verbleibenden Patentlaufzeit. Drittens können
sie bewirken, dass Generika einer Wettbewerbssubstanz derselben Substanzklasse, die vorher zum
Patent angemeldet wurde, noch während der eigenen Patentlaufzeit in den Markt treten.
Die Zulassungsbehörden und Experten der Arzneimittelindustrie aus der Triade USA, Japan und
Europa sind bemüht, die Voraussetzungen für Arzneimittelzulassungen international zu harmonisieren
und damit den Zulassungsprozess zu beschleunigen. Ziel der aktuellen Bestrebungen ist die
40
41
In Anlehnung an Cato, Allen; Di Masi, Joseph (Tufts Centre for the Study of Drugs Development), zitiert nach: Carr,
Geoffey [Alchemists, 1998], S. 4.
Vgl. Stapff, Manfred [Arzneimittelstudien, 1998], S. 9.
18
Schaffung einer gemeinsamen Richtlinie für Neuzulassungen, auf deren Basis Zulassungen innerhalb
der Regionen leichter (und damit schneller) gegenseitig anerkannt werden können.42 Im Zuge der
europäischen Einigung wurden die Zulassungsverfahren für Arzneimittel bereits aufeinander
abgestimmt. In der EU gibt es heute zwei Verfahren, mit denen innovative Arzneimittel zugelassen
werden können: die Gemeinschaftsverfahren der dezentralen und zentralen Zulassung, die in §37
AMG ratifiziert wurden.43 Das Beispiel USA zeigt, dass der durch höhere Anforderungen gestiegene
Zeitbedarf für klinische Studien teilweise durch eine beschleunigte Zulassung kompensiert und
dadurch die wichtige Zeit am Markt unter Patentschutz nahezu konstant gehalten werden kann.44
2.1.4 Generika: Vermarktung nach Ablauf des Patentschutzes
Da die Anmeldung zum Patent unmittelbar nach der Entdeckung des Moleküls erfolgt, verbleiben dem
forschenden Hersteller von der insgesamt 20-jährigen Patentlaufzeit nach Abzug der für F&E und
Zulassung benötigten 11-12 Jahre nur etwa 8-9 Jahre mit dem Recht zur alleinigen Vermarktung des
Produktes. Spätestens nach Ablauf dieser Zeit entsteht eine neue Form des Wettbewerbs, der dann
im wesentlichen über den Preis ausgetragen wird: als Generikum kann derselbe Wirkstoff frei von
jedem vertrieben werden, der in einem vereinfachten Verfahren eine Zulassung beantragt und
erhält.45
Attraktiv ist der Generika-Markt deshalb, weil der Hersteller keine Forschungsinvestitionen zu tragen
hat; er kann das Präparat mit geringen Investitionen fast zu variablen Kosten herstellen und vertreiben. Generika drängen jedoch nur auf den Markt, wenn bestimmte Voraussetzungen erfüllt sind:
• Die Grösse des Marktes ist attraktiv genug, um auch mit geringen Marktanteilen gegen
viele Wettbewerber profitabel zu sein.
• Die Herstellungskosten (Produktion, Beschaffung, Logistik) der Substanz müssen ein
Preisniveau deutlich unter dem des Originalanbieters erlauben.
• Ein strategischer Entscheid zur Abrundung des Produktportfolios eines Generikaherstellers
nimmt auch wenig profitable Produkte oder Märkte in Kauf.
42
43
44
45
Plattform für diese Diskussion ist die ICH (International Conference on Harmonisation), die bereits die gemeinsamen
Richtlinien für „Good Clinical Practices“ (GCP) verabschiedet hat. Vgl. Zimmermann, Brigitte et al. [Arzneimittel,
1998], S. 9f.
Vgl. Pharma Kodex [Arzneimittelgesetz, 1998], S. 95. Auf die einzelnen Verfahren sowie strategische Überlegungen
zu Vor- und Nachteilen bei der Wahl des Zulassungsverfahrens wird an dieser Stelle nicht eingegangen. Vgl. hierzu
Anhang 1.
Vgl. Abbildung A-8 in Anhang 1.
Hinsichtlich der Zulassungsvoraussetzungen von Wirksamkeit und Unbedenklichkeit können sich Generika auf die
Unterlagen des Originalpräparates stützen und müssen nur noch den Nachweis der pharmazeutischen Qualität
erbringen. Dies entspricht der deutschen Gesetzgebung nach §24a und §36 AMG, jedoch kennen auch die meisten
anderen Länder vereinfachte Zulassungsverfahren für Generika. Vgl. Pharma Kodex [Arzneimittelgesetz, 1998],
S. 75 und 94.
19
Nicht jede Substanz ist daher nach Ablauf ihres Patentes auch als Generikum für andere Hersteller
attraktiv; darüber hinaus fördern oder behindern unterschiedliche nationale Rahmenbedingungen das
Auftreten von Generika, da sie ihre Erfolgsaussichten auf den Märkten wesentlich beeinflussen.
Für Arzneimittelspezialitäten (Originalpräparate) spielt generischer Wettbewerb nicht nur nach Ablauf
des eigenen Patentes eine Rolle. Unter Umständen kann ein generischer Wettbewerb in der
Substanzklasse auch schon früher beginnen, nämlich nachdem der Patentschutz des ersten Stoffs
dieser Klasse ausläuft. Damit konkurrieren Generika der Erstsubstanz über ihren Preis mit den
anderen, noch patentgeschützten Präparaten derselben Klasse. Beispiel hierfür ist der ACE-Hemmer
Captopril: etwas mehr als ein Jahr nach Ablauf des Patentschutzes waren 33 verschiedene Generika
zu durchschnittlich 40% (billigster: 17%) des ursprünglichen Preises des Originalpräparates erhältlich.
Während in den kommenden drei Jahren nur ein geringer Zuwachs an weiteren Anbietern zu
verzeichnen war, hielt der Preisverfall weiter bis auf durchschnittlich 25% (billigster: 15%) des
Ursprungspreises an.46 Aus diesem Beispiel lassen sich für die Entstehung und Entwicklung von
generischem Wettbewerb bestimmte Eigenschaften ableiten:
• Bei hinreichender Marktgrösse ist die Mehrzahl potentieller Generikahersteller bereit,
innerhalb eines Jahres nach Patentablauf ihr Produkt auf den Markt zu bringen.
• Nur noch wenige Hersteller treten später als ein Jahr nach Patentablauf in den Markt ein.
• Während die Durchschnittspreise aller Generika auch nach einem Jahr noch deutlich fallen,
ist das tiefste Preisniveau schon nach dem ersten Jahr erreicht.
• Zur Erlangung von Marktvorteilen bringen manche Anbieter ihr Produkt auch einige Monate
vor Patentablauf auf den Markt und nehmen Konventionalstrafen in Kauf.
Diese Entwicklungen hatten – trotz therapeutisch wesentlicher Produktunterschiede – auch Auswirkungen auf Absatz und Preis der anderen, noch patentgeschützten ACE-Hemmer. Generischer
Wettbewerb der Erstsubstanz bedeutet daher in der Regel auch generischen Wettbewerb für alle
Präparate der jeweiligen Substanzklasse.
2.2
Gesundheitspolitisches Umfeld des Arzneimittelmarktes
Der komplexen Struktur des deutschen Gesundheitssystems nähert sich die Arbeit über grundsätzliche Merkmale und Prinzipien der Gesundheitsversorgung. Aufbauend darauf werden die
Ausgaben für Gesundheit und die Struktur des Arzneimittelmarktes erläutert, bevor die gesetzlichen
Grundlagen der besonderen Rahmenbedingungen für Marketing und Vertrieb von Arzneimitteln
46
Quelle: Daten der MSD Sharp & Dohme GmbH, Haar b. München, basierend auf IMS–Daten „DPM – Deutscher
Pharma Markt“.
20
dargelegt werden. Dieser Teil des Kapitels schliesst mit einer Übersicht über künftige Herausforderungen und Entwicklungen im Gesundheitswesen.
2.2.1 Merkmale der Gesundheitsversorgung
Das Gesundheitswesen der Bundesrepublik Deutschland ist im Sozialgesetzbuch V (SGB V)
geregelt.47 Ergänzend zum SGB V wurden 1988 das Gesundheitsreformgesetz (GRG) und 1992 das
Gesundheitsstrukturgesetz (GSG) erlassen. Beide Gesetze hatten zum Ziel, Solidarität und
Eigenverantwortung in der Sozialgesetzgebung zu stärken und damit die wirtschaftliche Lage des
Gesundheitssystems zu stabilisieren.48 Basierend auf diesen gesetzlichen Grundlagen kann das
deutsche Gesundheitssystem als „Sozialversicherungsmodell mit Versicherungspflicht und nur sehr
geringer individueller Selbstbeteiligung“ charakterisiert werden.49 Dieses System basiert auf einer
Versicherungspflicht in einer Krankenkasse der Gesetzlichen Krankenversicherung (GKV) oder unter
bestimmten Voraussetzungen auch in einer Privaten Krankenversicherung (PKV).50
Grundsätzlich wird im Gesundheitssystem zwischen Leistungsempfängern, Leistungsträgern und
Leistungserbringern unterschieden. Das für Marketing und Vertrieb verschreibungspflichtiger Arzneimittel entscheidende Grundelement ist die Trennung von Leistungsempfänger, Leistungsträger und
Entscheidungsträger über die Leistung (vgl. Abbildung 2-4). Diese Situation verdeutlicht die
Besonderheit des Marketings verschreibungspflichtiger Arzneimittel: während der „klassische Konsument“ Entscheider, Käufer (im Sinne von Zahler) und in der Regel auch Nutzer einer Sache in
personam ist, wird diese Personalunion bei verschreibungspflichtigen Arzneimitteln aufgehoben:
47
48
49
50
Das SGB V ist eines der jüngsten der Sozialgesetzbücher, die seit 1970 erlassen wurden, um die bisher in
Einzelgesetzen geregelte Materie der sozialen Sicherung zu systematisieren. Grundlage hierfür bildet die
Reichsversicherungsordnung (RVO) aus dem Jahre 1911, die auf der von Bismarck initiierten Kaiserlichen Botschaft
von 1881 zur Sozialversicherung beruht. Sie regelte auch die gesetzliche Krankenversicherung und fasste alle bis
dahin bestehenden Sozialgesetze zusammen. Erst mit Einführung der Sozialgesetzbücher wird die RVO schrittweise
ausser Kraft gesetzt. Vgl. Krauskopf, Dieter [SGB V, 1997], S. IX.
Vgl. Krauskopf, Dieter [SGB V, 1997], S. XI ff. Zu weiteren Aspekten der geschichtlichen Entwicklung des deutschen
Gesundheitswesens vgl. auch Neuffer, Andreas B. [Gesundheitswesen, 1997], S. 59ff.
Vgl. Neuffer, Andreas B. [Gesundheitswesen, 1997], S. 58.
Innerhalb des GKV-Systems sind neben den Allgemeinen Ortskrankenkassen (AOK) mit Kontrahierungszwang sog.
Ersatzkassen (z.B. Techniker Krankenkasse, Barmer Ersatzkasse), Betriebskrankenkassen einzelner Unternehmen
sowie einige im Gesetz abschliessend aufgezählte Krankenkassen für Spezialberufe (z.B. die Knappschaft
ausschliesslich für Bergleute, die Seefahrerkrankenkasse nur für Seefahrer) vorgesehenen. Vgl. §4 in SGB V [1997],
S. 135 sowie zur geschichtlichen Entwicklung Neuffer, Andreas B. [Gesundheitswesen, 1997], S. 60.
21
1. Entscheider ist der Arzt: er bestimmt mit seiner Verordnung, welches Präparat der Patient
aus der Apotheke bezieht. Medizinische Beweise und zunehmend auch ökonomische
Aspekte treten bei dieser Entscheidung erst in jüngster Zeit in Erscheinung.51
2. Käufer ist der Patient, der auch den Nutzen aus der Leistung „medikamentöse Therapie“
erhält. Er ist nur mit einer geringfügigen Zuzahlung direkt an den Kosten beteiligt.
3. Zahler sind GKV oder PKV: sie zahlen auf Basis der Rezepte, welche die Apotheken an
sie weiterleiten.
Der dreigeteilten Nachfrageseite steht die Angebotseite gegenüber, in welcher dem Arzt eine Doppelrolle von Entscheidungsträger und Leistungserbringer zukommt (vgl. Abbildung 2-4). In Personalunion
nimmt er Funktionen der Angebots- und der Nachfrageseite wahr und ist damit bei seinem Therapieentscheid u.U. einem Interessenkonflikt ausgesetzt. Als Entscheidungsträger wird der Arzt daher als
„klassischer“, d.h. primärer Kunde der Pharmaindustrie angesehen.
Pflegeversich.
PKV
Geld
Geld
Leistungsentscheider
Ärzte
Arbeitgeber
Leistungsträger
GKV
KVen
Private
Haushalte
Krankenhäuser
Leistung
Leistungsnehmer
Leistungsgeber
Pharmaindustrie
andere
Patienten
Apotheken
Grosshandel
Abbildung 2-4: Grundstruktur des Gesundheitswesens in Deutschland
• Leistungsträger
Leistungsträger der direkten Gesundheitsausgaben sind zum überwiegenden Teil die Gesetzlichen
Krankenversicherungen (GKV) und die Privaten Krankenversicherungen (PKV).52 Die Finanzierung
51
52
Die Forschungsrichtungen „Evidence Based Medicine“ und „Outcomes Research“ zielen darauf, den medizinischen
und ökonomischen Nutzen einzelner Arzneimittel und ihre Überlegenheit gegenüber therapeutischen Alternativen zu
beweisen.
Da die Definition der Gesundheitsausgaben in verschiedenen Leistungsarten differenziert wird und die Zuordnung zu
den unterschiedlichen Leistungsträgern (bspw. Pflegeversicherung, Unfallversicherung oder den Arbeitgeber durch
22
der Krankenversicherung erfolgt unabhängig von der Art der Versicherung (GKV oder PKV) durch
Arbeitgeber und Arbeitnehmer zu gleichen Teilen.
Berufstätige und ihre Familienangehörigen sowie Rentner und Arbeitslose sind in der Gesetzlichen
Krankenversicherung versichert.53 §5 SGV V definiert den versicherungspflichtigen Personenkreis.
Eine Befreiung von der Versicherungspflicht der GKV erfolgt unter bestimmten Voraussetzungen.54
Mit knapp 90% ist der überwiegende Teil der deutschen Bevölkerung über das System der GKV
versichert; gut 9% der Bevölkerung ist über privaten Krankenversicherungsschutz oder über die
Beihilferegelungen des öffentlichen Dienstes abgesichert.55 Entsprechend diesem hohen Anteil an
Leistungsberechtigten trägt die GKV auch den weitaus überwiegenden Anteil der direkten Krankenversicherungsleistungen und ist damit dominierender Stakeholder des Gesundheitssystems.56 Die
Grundstrukturen des deutschen Gesundheitssystems spiegeln sich in sechs Prinzipien wider:57
• Selbstverwaltung der Krankenkassen und Kassenärztlichen Vereinigungen (KVen) als
öffentlich-rechtliche Körperschaften
• gemeinsamer Sicherstellungsauftrag der Krankenkassen und KVen
• Versicherungspflicht für einen grossen Teil der Bevölkerung, verbunden mit einem
(begrenzten) Kontrahierungszwang für die Kassen
• Prinzip der solidarischen Finanzierung
• Sachleistungsprinzip
• Prinzip der freien Arztwahl
Die Möglichkeit der Abweichung von diesen Prinzipien zugunsten einer freien Vertragsgestaltung ist
ein wesentliches Merkmal der privaten Krankenversicherungen: sie ziehen beispielsweise dem auf
Einkommen basierenden Solidarprinzip das Äquivalenzprinzip mit Beiträgen entsprechend dem
53
54
55
56
57
Lohnfortzahlung im Krankheitsfall) wiederum ein breites Spektrum von Möglichkeiten erschliesst, sei an dieser Stelle
auf den folgenden Abschnitt 2.2.2 sowie die Analyse von Neuffer, Andreas B. [Gesundheitswesen, 1997], S. 75ff.
verwiesen. Vgl. zu Definition und Höhe der Kosten der einzelnen Leistungsarten auch Bundesminister für Gesundheit [Daten, 1997], S. 311ff.
Zu den zahlreichen Ausnahmen und Sonderregelungen bspw. für Lehrer, Künstler, Landwirte, Behinderte, Studenten
und Personen in der Berufsausbildung vgl. §§5-10 in SGB V [1997], S. 136 ff. Zur Familienversicherung §10 in SGB
V [1997], S. 142.
§6 SGB V nennt neben den in Abs. 1, Satz 2 bis 8 genannten Personengruppen „Arbeiter und Angestellte, deren
regelmässiges Jahresarbeitsentgelt 75 vom Hundert der Beitragsbemessungsgrenze in der Rentenversicherung (...)
übersteigt“. Das Überschreiten dieser Einkommensgrenze bedeutet allerdings nicht automatisch ein Ausscheiden
aus der GKV. Das Versicherungsverhältnis kann auf freiwilliger Basis auch in der GKV fortgeführt werden; es wird
damit lediglich das Recht erworben, sich in der PKV zu versichern. Vgl. §6 in SGB V [1997], S. 138 sowie §9 in SGB
V [1997], S. 141.
Bundesminister für Gesundheit [Daten, 1997], S. 292f.
Zu den Anteilen der Leistungsträger an den Gesundheitsausgaben vgl. auch Abschnitt 2.2.2.
Vgl. §§1 bis 4 in SGB V [1997], S. 134ff. Kommentierend auch Neuffer, Andreas B. [Gesundheitswesen, 1997],
S. 69ff.
23
individuellen Risiko vor.58 Auch in der Leistungsgestaltung sind sie frei: dieses Recht betrifft vor allem
die Befreiung von Sachleistungsprinzip und dem Prinzip der freien Arztwahl.
• Leistungserbringer und Leistungsentscheider
Die Leistungserbringer sind eine sehr heterogene Gruppe; wichtigste Vertreter sind die niedergelassenen Ärzte, die Krankenhäuser sowie für den Bereich der Arzneimittelversorgung die Pharmahersteller, der Grosshandel und die Apotheken.59 Zentrale Funktion kommt in diesem System dem
niedergelassenen Arzt als Entscheidungsträger einerseits und Leistungserbringer andererseits zu:
aufgrund seiner Untersuchungen stellt er eine Diagnose und entscheidet sich für eine Therapie, bei
der er vielfach zwischen verschiedenen Therapieformen (bspw. medikamentös oder operativ) wählen
kann.
• Leistungsnehmer
Der Patient als Leistungsnehmer erhält einen Teil der Leistung von seinem Arzt (Diagnose,
Behandlung), einen anderen Teil durch andere Leistungserbringer (z.B. in Form von Medikamenten).
Diese Entscheidung wie auch jene über Art und Dauer der Therapie fällt der Arzt. Dabei haben weder
er noch der Patient die Kosten direkt zu tragen. Der Patient als Leistungsnehmer hat in den meisten
Fällen keine Kostentransparenz und ist sich folglich auch der Kostenverursachung oft nicht einmal
bewusst.
Zur Sicherstellung der Leistungsfähigkeit der GKV ist daher versucht worden, verschiedene
Regulationsmechanismen (bspw. Festbetragsregelungen, Praxisbudgets, Arzneimittelbudgets) zu
installieren, um bestimmte Bereiche der Leistungserbingung (in Form von ärztlichen Leistungen und
Medikamenten) kontrollieren zu können.60
Neben diesen Gruppen übernehmen weitere Stakeholder Administrations- und Gestaltungsaufgaben
im Gesundheitssystem: die Spitzenverbände von Interessengruppen, im SGB festgelegte Organe und
nicht zuletzt der Gesetzgeber gestalten und definieren die Rahmenbedingungen des Gesundheitssystems als Teil der staatlichen sozialen Sicherung.61 Bevor einzelne dieser Entwicklungen in
58
59
60
61
Die Höhe der Prämie richtet sich bei der PKV nach einer versicherungsmathematisch ermittelten Risikostruktur
(Raucher / Nichtraucher, bestehende Krankheiten, Familienkrankheiten, allgemeiner Gesundheitszustand); dabei
wird jedes einzelne Familienmitglied individuell versichert.
Vgl. weiterführend zu den einzelnen Gruppen Neuffer, Andreas B. [Gesundheitswesen, 1997], S. 79ff.
Vgl. weiterführend Neuffer, Andreas B. [Gesundheitswesen, 1997]. Die Erhöhung der Selbstbeteiligung im Juli 1997
und die Ausweitung der Festbeträge haben die GKV auch 1998 entlastet: so sind bspw. zwei Drittel aller verordneten
Arzneimittel durch Festbeträge im Preis reguliert.
Neben grundsätzlichen Reformen muss das System auch administriert und operativ betrieben werden: hierzu zählt
die Zulassung von Kassenärzten, die Sicherstellung der Gesundheitsversorgung durch eine gleichmässige
Verteilung der Vertragsärzte, das Aushandeln der Arzthonorare im EBM und der GOÄ, die Kontrolle des Einhaltens
24
Abschnitt 2.2.4 kurz dargelegt werden, geht die nächsten Abschnitte auf die Bedeutung des Arzneimittelmarktes innerhalb der Gesundheitsausgaben sowie die Rahmenbedingungen für Marketing und
Vertrieb von Arzneimitteln ein.
2.2.2 Gesundheitsausgaben und Arzneimittelmarkt
Die Arzneimittelausgaben stellen nur einen Teil der Gesundheitsausgaben insgesamt dar; letztere
sind zunächst hinsichtlich ihrer Struktur und Finanzierung zu untersuchen, bevor die pharmazeutischen Distributionswege dargestellt werden.
• Ausgabenstruktur und Finanzierung
Für Gesundheit wurden in der Bundesrepublik Deutschland 1995 DM 470 Mrd. ausgegeben. Die
Summe umfasst neben medizinischen Sachleistungen (DM 332 Mrd.) vor allem Einkommensleistungen der öffentlichen und privaten Arbeitgeber sowie der Krankenkassen und Krankenversicherungen (Lohnfortzahlung im Krankheitsfall, DM 115 Mrd.).62 Diese Kosten werden in der Bundesrepublik Deutschland fast zur Hälfte von der GKV getragen (vgl. Abbildung 2-5), der 86% aller
Beschäftigten und fast 90% aller Versicherten angehören.63 Der Anteil der PKV an den gesamten
Kosten beträgt hingegen 5%, womit rund 9% der Versicherten versorgt werden. Die Zahlen verdeutlichen die zentrale Rolle der GKV im deutschen Gesundheitssystem.
Der Anteil der Arzneimittel an den Gesundheitsausgaben der GKV in Höhe von insgesamt DM 234
Mrd. belief sich im Jahre 1998 auf rund 14% (vgl. Abbildung 2-5). Von diesen DM 32 Mrd. flossen
54% an die Hersteller, 28% an die Apotheken und 4% an den Grosshandel.64 Knapp 14% des
Arzneimittelumsatzes kommen dem Staat in Form der Mehrwertsteuer zugute.65 Trotz des relativ
62
63
64
65
von Standesrichtlinien und Arzneimittelbudget, aber auch die Zulassung von Arzneimitteln durch BfArM oder PEI. Für
diese Aufgaben muss im System ein umfangreicher Apparat an Organen und Ausschüssen bereitgehalten werden.
Für Verwaltungsausgaben wurden DM 23 Mrd. aufgewendet. Vgl. weiterführend die anschauliche Darstellung der
Geldflüsse im Gesundheitswesen in: Bundesminister für Gesundheit [Daten, 1997], S. 313f.
Vgl. Bundesminister für Gesundheit [Daten, 1997], S. 292f.
Basierend auf §78 AMG wurde die Arzneimittelpreisverordnung zum 1. Januar 1981 erlassen und zuletzt mit
Wirkung zum 15. April 1998 geändert. Sie bestimmt für Grosshandel und Apotheken degressive Aufschläge auf den
Herstellerabgabepreis und bildet die Grundlage für die angegeben Werte, die sich wegen des variierenden Mix des
Arzneimittelabsatz in Verbindung mit den degressiven Aufschlägen jährlich leicht verändern. Vgl. Pharma Kodex
[Arzneimittelpreisverordnung, 1998], S. 1153-1161.
Im europäischen Vergleich der Preisstruktur (Endverbraucherpreise) nimmt Deutschland damit hinter Dänemark
(20% Steueranteil) einen Spitzenplatz ein; dabei erhalten die Arzneimittelhersteller in Deutschland den geringsten
Anteil vom Arzneimittelpreis des Endverbrauchers. Vgl. VfA [Statistics´99, 1999], S. 23.
25
geringen Anteils der Arzneimittel an den Gesundheitsausgaben sind diese immer wieder Ziel von
Bestrebungen zur Kostensenkung und Reformen.66
Sonstige
Unfallversicherung
Arbeitgeber
15%
GKV
Krankenhausbehandlung
Ärztliche
Behandlung
48%
17%
3%
36%
8%
DM
234 Mrd.
DM 470 Mrd.
14%
Arzneimittel
8%
9%
Rentenversicherung
13%
öffentliche
Haushalte
5%
PKV
8%
Heil- &
Hilfsmittel
Krankengeld
Sonstiges
4%
14%
Steuern
28%
Apotheken
54%
10%
6%
Grosshandel
Zahnärztl.
Behandlung
Hersteller
Abbildung 2-5: Gesundheitsausgaben in der Bundesrepublik Deutschland (1995)67
und Ausgaben der GKV (1998)68
Der Arzneimittelmarkt setzt sich aus unterschiedlichen, teilweise überlappenden Teilmärkten zusammen, die jeweils auf den unterschiedlichen Perspektiven und Interessen der Beteiligten des
Gesundheitssystems beruhen. Neben der grundsätzlichen Unterscheidung der Vertriebswege
(Krankenhaus und Apotheke) wird nach der Vertriebsstufe zwischen Umsatz zu Erzeugerpreisen und
zu Endverbraucherpreisen differenziert.69 Auf der Ebene des Apothekenabsatzes zu Endverbraucherpreisen sind Differenzierungen nach dem Verschreibungsstatus (rezeptpflichtig / rezeptfrei), dem
Verschreibungsstatus (Verordnung / Selbstmedikation) oder auch dem Innovationsgrad (patentgeschützt / patentfrei) üblich (vgl. Abbildung 2-6). Darüber hinaus kann der Arzneimittelmarkt auch
häufig nach dem Kostenträger unterschieden werden (GKV, PKV, Selbstzahler oder andere
Kostenträger).
66
67
68
69
Vgl. den Entwurf zur Gesundheitsreform 2000 in Anhang 2.
Bundesminister für Gesundheit [Daten, 1997], S. 311f.
Vgl. die entsprechenden Daten in VfA [Statistics´99, 1999], S. 20 und S. 50.
In dieser Arbeit werden die Begriffe Erzeugerpreise, Herstellerabgabepreise und ex-factory-Preise synonym verwendet. Synonym sind auch die Begriffe Endverbraucherpreis und Apothekenabgabepreis.
26
Inlandsabsatz zu Erzeugerpreisen
Grosshandelszuschläge
Apothekenzuschläge
Mehrwertsteuer
31,9
3,4
Apotheke
14,4
27,1
7,1
4,8
Krankenhaus
Apothekenumsatz zu Endverbraucherpreisen
52,0
Patentschutz
Patent
Patentfrei
Verschreibungspflichtig
Verordnungsstatus
Rezeptfrei
Verordnete Arzneimittel
44,4
Selbstmedikation
7,6
GKV-Arzneimittel
Selbstzahler
und andere
Kostenträger
40,8
3,6
5,4
Eigenanteil der
GKV-Versicherten
Apothekenrabatt
2,0
GKV-Ausgaben für Arznei-, Verbandund Hilfsmittel aus Apotheken
33,4
(Mrd. DM)
Abbildung 2-6: Verteilung und Finanzierung von Arzneimitteln70
Für eine grundsätzliche Betrachtung des Arzneimittelmarktes wird meist der Apothekenumsatz zu
Endverbraucherpreisen zugrundegelegt: er betrug 1998 DM 52 Mrd. (vgl. Abbildung 2-6). Die
Entwicklung des Arzneimittelmarktes in Deutschland zeichnete sich 1998 durch den wachsenden
Einsatz innovativer, hochwertiger Arzneimittel aus: dies zeigt die im Jahresvergleich 1997
stagnierende Zahl von Verordnungen gegenüber dem um 6,1% zunehmenden Umsatz mit
Arzneimitteln. Im europäischen Vergleich bewegen sich die Arzneimittelpreise auf einem mittleren
Niveau. Dies wird auch darin reflektiert, dass der Anteil der Ausgaben für Arzneimittel an den
Gesundheitskosten in Deutschland unter dem europäischen Durchschnitt liegt.71
Die Arzneimittel mit patentgeschützten Wirkstoffen konnten ihren Anteil auf 20% des gesamten
Marktvolumens von DM 52 Mrd. steigern. Dies ist auch auf die überdurchschnittliche Zahl innovativer
Neueinführungen zurückzuführen: im dritten Jahr in Folge wurden mit 36 neuen Wirkstoffen über-
70
71
In Anlehnung an VfA [Statistics´99, 1999], S. 54f.
Vgl. basierend auf OECD Health Data: VfA [Statistics´99, 1999], S. 48ff.
27
durchschnittlich viele Therapiedurchbrüche aufgrund neuer Präparate erzielt.72 Allerdings nimmt der
Anteil der Generika an den Verordnungen unter dem Kostendruck stetig zu. Im internationalen
Vergleich ist Deutschland mit einem Generika-Anteil von fast 40% der Verordnungen führend. Der
Absatz von Arzneimitteln zur Selbstmedikation hingegen nahm 1998 erstmals seit 1992 leicht ab.73
In den folgenden Kapiteln dieser Arbeit werden Umsätze grundsätzlich zu Herstellerabgabepreisen
bewertet, da das Performance Measurement für Marketing und Vertrieb der Arzneimittelhersteller
untersucht wird.
• Distributionsweg pharmazeutischer Produkte
Die Distribution pharmazeutischer Produkte erfolgt nach Massgabe der §§43ff. AMG, die zwischen
freiverkäuflichen, apothekenpflichtigen und rezeptpflichtigen Medikamenten unterscheiden.74 Rezeptpflichtige Präparate werden ausschliesslich über Apotheken an den Endverbraucher abgegeben. Die
pharmazeutische Distributionskette und die wertmässigen Anteile der einzelnen Vertriebswege zeigt
Abbildung 2-7.
Die Hersteller beliefern den pharmazeutischen Grosshandel zu einheitlichen Herstellerabgabe- oder
Grosshandelspreisen.75 Während der Pharmamarkt auf Ebene der Hersteller sehr zersplittert ist,
vereinigten im Grosshandel bereits 1996 die fünf grössten Unternehmen etwa 85% des Marktes.76
Auch Krankenhausapotheken und sog. Versorgungsapotheken beziehen Pharmazeutika ebenfalls
vom direkt Hersteller zu Grosshandelspreisen.77 Die Preisspannen zur Abgabe an die Apotheken sind
in der Arzneimittelpreisverordnung degressiv zum absoluten Wert des Präparats festgelegt. Entsprechend sind auch die Aufschläge der Apotheken auf ihre Bezugspreise gesetzlich vorgeschrieben,
72
73
74
75
76
77
Zur Entwicklung der neu zugelassenen NCEs in Deutschland vgl. Abbildung A-3 in Abschnitt 1.1 im Anhang 1.
VfA [Statistics´99, 1999], S. 43 und S. 56.
Vgl. Pharma Kodex [Arzneimittelgesetz, 1998] S. 102ff. Apotheken-, aber nicht rezeptpflichtige Präparate werden
international auch als OTC (= Over the Counter) Produkte bezeichnet.
Sofern nicht anders vermerkt, ist im folgenden mit „Hersteller“ auch der Verteiber pharmazeutischer Produkte
gemeint. Diese Unterscheidung ist deshalb sinnvoll, da beispielsweise bei multinationalen Pharmakonzernen die
Landesgesellschaften als eigenständige juristische Person Vertreiber der Produkte in den jeweiligen Ländern sind.
Eine Veränderung der Ware i.S. eines Verpackungs- oder Herstellungsprozesses erfolgt jedoch nicht mehr. Pharmazeutische Unternehmer werden daher häufig auch als „Hersteller im Sinne des Arzneimittelgesetzes“ bezeichnet.
Vgl. §4, Satz 18 sowie §§13 und 9 AMG in: Pharma Kodex [Arzneimittelgesetz, 1998], S. 44ff.
Dies sind Phoenix, Gehe, Anzag, Sanacorp und Noveda. Vgl. Neuffer, Andreas B. [Gesundheitswesen, 1997], S. 87f.
Versorgungsapotheken sind öffentliche Apotheken mit Publikumsverkehr, die mit einem oder mehreren Krankenhäusern Versorgungsverträge abgeschlossen haben. Da für ein Krankenhaus zum Grosshandelspreis bezogene
Ware ausschliesslich an Krankenhäuser weitergegeben werden darf, sind sie zu einer getrennten Lagerhaltung
verpflichtet und unterliegen strengeren Vorschriften und Kontrollen als Apotheken ohne Versorgungsvertrag.
28
d.h. sie dürfen davon weder nach oben noch nach unten abweichen: der tatsächliche Endverbraucherpreis richtet sich über diese Preisbindung vollständig nach dem Herstellerabgabepreis.78
Arzneimitteldistribution in Deutschland
Hersteller
Großhandelsunternehmen (18)
76%
Umpackung
6%
1%
17%
öffentliche Apotheken davon 968 Krankenhaus(21.524)
versorgungsapotheken
Krankenhäuser
(2.146)
dispensierende
Ärzte
davon 408 mit
Vollapotheke
Patient
Abbildung 2-7: Distributionsweg und Warenfluss von Arzneimitteln79
Der Grosshandel beliefert über ein Netz von Niederlassungen seinerseits die Apotheken der
entsprechenden Region. Hierzu verfügt er über umfangreiches logistisches Know-How: durch die
Bereitstellung des Bestellsystems für die Apotheken reicht sein Einfluss beinahe bis zum Endverbraucher. Dadurch wird für die meisten Apotheken auch eine mehrmalige Belieferung pro Tag
ermöglicht, so dass die Lagerhaltung im Gesundheitssystem zu grossen Teilen durch den Grosshandel übernommen wird.
Der Patient als Endverbraucher erhält rezeptpflichtige Medikamente ausschliesslich über die
Apotheken gegen ein Rezept, auf dem sein Arzt ihm das entsprechende Präparat verordnet hat.
Dabei leistet er als gesetzlich Versicherter i.d.R. eine von der Packungsgrösse abhängige, gesetzlich
festgelegte Zuzahlung.80 Als Beitrag des Patienten zur Arzneimitteltherapie trägt sie nicht nur zur
Finanzierung bei, sondern verdeutlicht dem Patienten auch, dass medizinische Behandlung einen
78
79
80
Basierend auf §78 AMG wurde die Arzneimittelpreisverordnung zum 1. Januar 1981 erlassen und zuletzt mit
Wirkung zum 15. April 1998 geändert. Vgl. Pharma Kodex [Arzneimittelpreisverordnung, 1998], S. 1153-1161.
In Anlehnung an Corstjens, Marcel [Pharmaceutical, 1991], S. 230 und IMS [Studienkurzbeschreibung, 1998], S. 10.
Vgl. Pharma Kodex [Zuzahlungsverordnung, 1998], S. 1163-1188.
29
Preis hat. Als Ziel der Zuzahlungsverordnung wird neben einer ergänzenden Finanzierung der Ausgaben der GKV häufig auch die Erhöhung der Therapietreue des Patienten (Compliance) angeführt.
2.2.3 Gesetzliche Rahmenbedingungen von Arzneimittelmarketing und -vertrieb
Regulatorische Eingriffe von F&E, Zulassung über Herstellung bis hin zum Vertrieb sind für die weltweiten Pharmamärkte charakteristisch.81 Wie das Gesundheitswesen insgesamt sind auch Marketing
und Vertrieb von Arzneimitteln in speziellen Gesetzen detailliert geregelt. Das für den Untersuchungsfokus dieser Arbeit bedeutende Arzneimittelrecht umfasst Bestimmungen aus folgenden Gesetzen
und Verordnungen:
•
•
•
•
•
Arzneimittelgesetz (2.AMG von 1978)
Heilmittelwerbegesetz (HWG)
Gesetz gegen den unlauteren Wettbewerb (UWG)
Preisspannenverordnung
Kodex der Pharmazeutischen Industrie (Verbandsrecht im Sinne
einer freiwilligen Selbstbeschränkung)
Im folgenden werden einzelne Bestimmungen des AMG, HWG und UWG erläutert, die für das Arzneimittelmarketing besonderes bedeutsam sind. Einen Schwerpunkt bildet hierbei das HWG.82
Ziel des HWG ist der Schutz der Gesundheit des einzelnen Verbrauchers sowie der Gesundheitsinteressen der Allgemeinheit. Damit wird das Gesetz der Tatsache gerecht, dass die Anwendung von
Arzneimitteln auch Risiken birgt, die der Verbraucher in der Regel mangels erforderlicher Sachkenntnis nicht zu erkennen in der Lage ist.83 Zentrales Element des HWG ist das Publikumswerbeverbot für Arzneimittel, das vor allem in der Beschränkung der Werbung auf „Fachkreise“
konkretisiert wird: hierunter werden vor allem Angehörige der Heilberufe sowie Angehörige der Heilhilfsberufe zusammengefasst.84 Eine weitere Einschränkung erfährt dieser Personenkreis für
81
82
83
84
So haben international die Bestimmungen der US-amerikanischen FDA in den Bereichen F&E und Produktion eine
hohe Bedeutung: die Einhaltung von GLP („Good Laboratory Practices“), GCP („Good Clinical Practices“) und GMP
(„Good Manufacturing Practices“) ist Voraussetzung für ein global agierendes Pharmaunternehmen.
Zahlreiche wichtige Bestimmungen des AMG wurden bereits in vorherigen Abschnitten diskutiert. Vgl. zur Legaldefinition Abschnitt 2.1.1, zur Entwicklung und Zulassung Abschnitt 2.1.3 sowie zur Distribution Abschnitt 2.2.2.
Vgl. Gawrich, Simone; Parteina, Manfred; Ziller, Ruth [Heilmittel, 1999] S. 9ff unter Bezug auf §1 HWG. Dort wird
auch der im Gesetz nicht näher spezifizierte Begriff der Werbung als „produkt- oder leistungsbezogene Absatzwerbung“ interpretiert.
Vgl. detailliert Gawrich, Simone; Parteina, Manfred; Ziller, Ruth [Heilmittel, 1999] S. 17ff. unter Bezug auf §2 HWG.
Für erlaubte Werbung ausserhalb der Fachkreise spezifiziert §11 in zahlreichen inhaltlichen Einzelregelungen
weitere Einschränkungen: so sind bspw. die Werbung mit Krankengeschichten oder von Personen in Berufskleidung
ausdrücklich verboten.
30
verschreibungspflichtige Arzneimittel: hier sind nur noch Ärzte und Apotheker als Zielgruppe von
Werbemassnahmen erlaubt.85
Neben diesen zahlreichen Einschränkungen regelt bspw. §4 HWG umfangreiche Auflagen hinsichtlich
der Pflichtangaben, die bei jeder Werbemassnahme für ein verschreibungspflichtiges Arzneimittel enthalten sein müssen. Als Werbemassnahmen eingesetzte Werbegaben erfahren in §7 eine
restriktivere Einschränkung, die über das allgemeine Wettbewerbsrecht hinausgeht. Damit wird der
Besonderheit des Arzneimittels im Vergleich zu anderen Konsumgütern Rechnung getragen, um den
entscheidenden Arzt (oder im Falle von OTC-Produkten auch den Apotheker) nicht unsachlich zu
beeinflussen.86 Nicht hierunter fällt die Abgabe von Arzneimittelmustern nach §47 Satz 3 und 4 AMG:
pro Jahr und Arzt dürfen vom pharmazeutischen Unternehmer zwei Arzneimittelmuster der kleinsten
Packungsgrösse in jeder Wirkstärke auf schriftliche Anforderung des Arztes abgegeben werden.87
Allgemeine wettbewerbsrechtliche Regelungen des UWG bleiben im Arzneimittelrecht unberührt,
werden aber teilweise weiter konkretisiert und führen dann zu restriktiveren Eingriffen in die
Handlungsfreiheit der pharmazeutischen Unternehmen.88 Die Durchsetzung des HWG wird – neben
der Kontrolle durch klageberechtigte Mitbewerber nach §13 UWG, die in der Pharmaindustrie von
ihrem Recht meist regen Gebrauch machen – auch stark durch die Selbstkontrolle der Arzneimittelindustrie unterstützt.89
2.2.4 Neue Herausforderungen durch aktuelle Entwicklungen im Gesundheitswesen
In den meisten Ländern wird – trotz zahlreicher Regulierungsversuche – seit Jahren von einer
„Kostenexplosion im Gesundheitswesen“ gesprochen. Die Ursache für die finanzielle Schieflage vieler
Gesundheitssysteme liegt jedoch nicht allein in einer (u.a. durch steigende Kosten bedingten)
Ausgabensteigerung, sondern auch in sinkenden Einnahmen. Diese Finanzierungs-Schere stellt für
die meisten Gesundheitssysteme die elementare Herausforderung dar, deren Hintergründe und
Lösungsansätze in diesem Abschnitt mit Bezug auf das deutsche Gesundheitssystem skizziert
werden:
85
86
87
88
89
Vgl. Pharma Kodex [Heilmittelwerbegesetz, 1998], S. 1212f.
Vgl. kommentierend Gawrich, Simone; Parteina, Manfred; Ziller, Ruth [Heilmittel, 1999] S. 53ff. unter Bezug auf §7
HWG.
Vgl. § 47 Satz 3 und 4 AMG in: Pharma Kodex [Arzneimittelgesetz, 1998], S. 107. Im Rahmen dieser Arbeit werden
für den Begriff „Arzneimittelmuster“ im Sinne des AMG die in der Praxis üblichen Begriffe „Muster“ oder „Samples“
verwendet.
Dies betrifft bspw. weitere Ausführung zur irreführenden Werbung (§3 HWG) oder der Werbung mit Gutachten (§6
HWG). Vgl. Gawrich, Simone; Parteina, Manfred; Ziller, Ruth [Heilmittel, 1999] S. 19ff. und 46ff.
Die freiwillige Selbstkontrolle findet auf vor allem auf verbandspolitischer Ebene der führenden Verbände VfA, BPI
und BAH statt, die fast alle Arzneimittelhersteller zu ihren Mitgliedern zählen.
31
• Steigende Ausgaben werden nicht nur durch steigende Kosten der Leistungserbringung
verursacht; auch der steigende Bedarf an Leistungen führt zu einer Ausgabensteigerung.
Dieser Bedarf ist einerseits in doppelter Hinsicht demographisch verursacht: die gestiegene
Lebenserwartung und das Erreichen des (medizinisch teuren) Rentenalters durch eine
relativ starke Bevölkerungsgruppe tragen dazu bei. Andererseits führt die Möglichkeit zur
Behandlung von komplexeren Krankheitsbildern und längeren Krankheitsverläufen gerade
im Alter zu einem Anstieg der Gesundheitsausgaben.90
• Sinkende Einnahmen sind auf einen schrumpfenden Anteil an Einzahlern in das Gesundheitssystem zurückzuführen. Demographisch bedingt treten geburtenschwache Jahrgänge
ins Berufsleben ein. Demgegenüber wächst der Anteil der anspruchsberechtigten Nichteinzahler weiter auf Kosten der potentiellen Einzahler durch das Herabsetzen der Altersruhegrenze und durch längere Ausbildungszeiten. Eine steigende Arbeitslosigkeit sorgt
temporär für eine weitere Verschiebung dieses Verhältnisses. Diese Einflüsse führen – bei
steigenden Ausgaben – zu sinkenden Einnahmen der GKV.91
Die Finanzierung unter Beibehalt einer sozial gerechten Leistungsfähigkeit der Gesundheitssysteme
ist für die meisten entwickelten Länder daher eine der grössten Herausforderungen der nächsten
Jahre und Jahrzehnte. Aus dieser Herausforderung sind die meisten Entwicklungen abzuleiten, mit
denen auch das deutsche Gesundheitswesen beschäftigt ist.
Die Lösung wird vornehmlich in der besseren Kontrolle sowie der Senkung der Leistungsausgaben
gesucht. Trotz des mit knapp 14% relativ geringen Anteils an den Ausgaben der GKV sind Arzneimittel erheblich von den Reformbestrebungen betroffen; folgende Ansatzpunkte für eine Entwicklung
des Gesundheitswesens werden auch im internationalen Kontext immer wieder diskutiert:
• Festbeträge (Erstattungsobergrenzen, reference prices) auch für patentgeschützte
Präparate92
• Arzneimittel- und Globalbudgets
• Positivlisten erstattungsfähiger Arzneimittel
• Therapierichtlinien von Fachgesellschaften als Basis für die Erstattungsfähigkeit durch die
Kostenträger und als Leitfaden bei Arzneimittelregressen
• Über eine Preisspannenverordnung hinausgehende Preisregulierung bspw. durch Preisverhandlungen mit Zulassungsbehörden oder direkt mit den Krankenkassen93
90
91
92
Vgl. Bundesminister für Gesundheit [Daten, 1997], S. 22ff. Nach einer häufig zitierten Zahl fallen durchschnittlich
75% der gesamten Gesundheitsausgaben in den letzten beiden Lebensjahren eines Menschen an. Zum Arzneimittelverauch in Abhängigkeit vom Alter vgl. Pschyrembel, Willibald [Pschyrembel, 1994], S. 122.
Die PKV ist von diesen Risiken weniger stark betroffen; um aber demographische Entwicklungen zu berücksichtigen
und einer potentiellen Zahlungsunfähigkeit vorzubeugen, ist im Rahmen der Gesundheitsreform 2000 auch schon ein
staatlicher Eingriff in die Prämienstruktur der PKV diskutiert worden. Diese Massnahme zielt aber auch darauf, die
Abwanderung von freiwillig in der GKV versicherten Arbeitnehmern in die (für Einzelpersonen in der kurzen Frist
häufig günstigere) PKV zu verhindern.
Vgl. zu Festbeträgen in der internationalen Diskussion Dickson, Michael; Redwood, Heinz [Reference Prices, 1998].
Über die Rechtmässigkeit von Festbeträgen für innovative Arzneimittel im deutschen Gesundheitssystem die Entwicklung der juristischen Diskussion Schwerdtfeger, Gunther [ACE-Hemmer, 1996] sowie zum aktuellen Stand
Schwerdtfeger, Gunther [Leistungsansprüche 1, 1998] und Schwerdtfeger, Gunther [Leistungsansprüche 2, 1998].
32
• Förderung von Parallelimporten aus Ländern mit niedrigerem Preisniveau für Arzneimittel
(ungeachtet der vielfältigen, auch staatlichen Ursachen für dieses Preisniveau)94
• Änderung der Distributionswege durch die Förderung des Versandhandels von verschreibungspflichtigen und erstattungsfähigen Medikamenten („Internetapotheke“)95
• Vordringen von Disease-Management-Konzepten, Qualitätszirkeln, Health Maintenance
Organizations (HMOs) in die Gesundheitssysteme96
• „Evidence Based Medicine“ mit Endpunkt-orientierten Wirksamkeitsnachweisen als
Zulassungs- oder Erstattungsvoraussetzung
• Wirtschaftlichkeitsnachweise als Zulassungsvoraussetzung, wie bereits in Kanada und
Neuseeland realisiert.
Während ein Teil dieser Massnahmen (Festbeträge, Parallelimporte) bereits im deutschen Gesundheitssystem realisiert ist, strebt die Gesundheitsreform 2000 insbesondere die Einführung von Positivliste und Arzneimittelbudgets an.
Ø Die Positivliste ist als Verzeichnis erstattungsfähiger Arzneimittel geplant und soll durch ein neu
zu gründendes Institut beim Bundesministerium für Gesundheit (BMG) erlassen werden.97
Arzneimittel, die nicht in dieser Liste verzeichnet sind, werden durch die GKV nicht erstattet und
müssen bei Verordnung durch den Patienten selbst getragen werden.98
Ø Arzneimittelbudgets legen die pro Jahr zulässigen Ausgaben einer KV-Region für Arzneimittel
fest; neu ist die Bildung eines Referenzwertes, der aus dem Mittel der drei KVen mit den niedrigsten
Pro-Kopf-Ausgaben im Vorjahr berechnet wird.99 Ein Überschreiten des Referenzwertes soll
93
94
95
96
97
98
99
Nur in wenigen Ländern kann der Herstellerabgabepreis frei durch den pharmazeutischen Unternehmer bestimmt
werden. Häufig ist die Festlegung des Preises Teil der Zulassung zur Vermarktung oder zur Erstattungsfähigkeit.
Allerdings sehen Experten aufgrund abgestimmter Preisstrategien der Pharmaindustrie mittel- bis langfristig keine
Zukunft für einen innereuropäischen Parallelhandel. Vgl. Kucher, Eckhard [Parallelimport, 1999].
Zur Diskussion um den Versandhandel mit Medikamenten vgl. zum Verbot §8 HWG in Verbindung mit §47 AMG in:
Gawrich, Simone; Parteina, Manfred; Ziller, Ruth [Heilmittel, 1999] S. 59ff. sowie Pharma Kodex [Arzneimittelgesetz,
1998], S. 105ff. Die Entwicklung und Möglichkeiten des Versandhandels analysiert Neuffer, Andreas B. [Gesundheitswesen, 1997], S. 87ff., besonders S. 89. Optimistisch gegenüber neuen Vertriebsformen gibt sich ein Beitrag
aus der Beratung; vgl. Schiuma-Tiefenbacher, Eva-Maria; Müller, Michael C. [Perspektiven 1, 1999], S. 208.
Vgl. zur Umsetzung innovativer Versorgungsansätze im deutschen Gesundheitssystem Neuffer, Andreas B.
[Gesundheitswesen, 1997]. Zum Stand der Umsetzung verschiedener Konzepte in Europa vgl. Lonsert, Michael
[Gesundheitsversorgung, 1996].
Das Spannungsverhältnis zwischen Innovationen und Positivliste wird diskutiert in vgl. Kaesbach, Wolfgang [Positivliste, 1999]. Zu den einzelnen Komponenten der Reform vgl. Abschnitt 2.1 in Anhang 2, dessen Angaben zur
Gesundheitsreform auf dem Kabinettsentwurf vom 23. Juni 1999. beruhen.
Da diese Bereitschaft heute noch sehr gering ist, bedeutet eine solche Liste für viele Präparate erhebliche
Umsatzverluste. Für viele Pharmaunternehmen stellt eine Positivliste daher eine existentielle Bedrohung dar.
Die Pro-Kopf-Ausgaben des Referenzwertes werden nach Alter und Geschlecht standardisiert. Bisher wurden bei
der Festlegung von Arzneimittelbudgets die Ausgaben der Vorjahre um eine sog. „Innovationskomponente“ korrigiert,
welche die zusätzlichen Kosten für pharmakologischen Fortschritt reflektiert. Auch die Berücksichtigung von
präventiven Medikamenten im Arzneimittelbudget war immer wieder ein Diskussionspunkt. Vgl. Delling, Bernd;
Meiner, Eckart [Innovationskomponente, 1995]. Vgl. zur neuen Ausrichtung des Arzneimittelbudgets in der Gesundheitsreform 2000 Abschnitt 2.2 in Anhang 2.
33
Wirtschaftlichkeitsreserven anzeigen; die Ärzte werden für Budgetüberschreitungen durch ein Malussystem haftbar gemacht. Allerdings vernachlässigt die Bestimmung des Referenzwertes unterschiedliche Morbiditätsstrukturen; darüber hinaus bleibt auch bei der Bildung von Referenzwerten die
sektorale Trennung der Budgets (niedergelassener / stationärer Bereich) erhalten. Eine Optimierung
über das gesamte System bleibt aus; suboptimale Zustände werden erreicht, die insgesamt zu einer
Steigerung der Ausgaben führen können.
Ein deutlich stärkeres Wachstum der innovativen Arzneimittel im Vergleich zum Gesamtmarkt zeigt
den Trend zu einer Versorgung mit hochwertigen Arzneimitteln, die auch vor Folgeerkrankungen
schützen und deren (höhere) Wirksamkeit häufig in Form von Endpunktstudien nachgewiesen ist.
Mit den skizzierten Entwicklungen im Gesundheitswesen im letzten Jahrzehnt hat in der Industrie ein
Umdenken begonnen: insbesondere innovative Unternehmen haben zunehmend weitere Stakeholder
des Gesundheitssystems als Kunden erkannt.100 Der gesundheitspolitische Druck verstärkt aber auch
die Notwendigkeit zu effizienterem Handeln in den bisherigen Marketing- und Vertriebsaktivitäten. Die
Implikationen der dargestellten Rahmenbedingungen fasst der folgende Teil zusammen.
2.3
Implikationen für Arzneimittelmarketing und -vertrieb
Die Entwicklung der industrieund gesundheitspolitischen Rahmenbedingungen impliziert für
Marketing und Vertrieb innovativer, verschreibungspflichtiger Arzneimittel eine erhöhte Notwendigkeit
zur Steigerung von Effizienz und Effektivität der Massnahmen. Der folgende Teil legt die Schlussfolgerungen dar, die aufgrund der einzelnen Entwicklungen erkannt werden und fasst diese hinsichtlich der Bedeutung von Marketing und Vertrieb innerhalb der Wertschöpfungskette zusammen.
2.3.1 Implikationen industriepolitischer Entwicklungen
• „Need for Speed“: Gestiegene F&E-Produktivität und beschleunigte Forschungszyklen
Der Wettbewerb in der Arzneimittelindustrie war lange Zeit geprägt durch die Konkurrenz zwischen
alten und neuen Therapien oder Wirkmechanismen. Basisinnovationen schaffen häufig die Möglichkeit, gleiche oder ähnliche Indikationen mit einem neuen, vorteilhaften Wirkprinzip zu therapieren.101
Innerhalb einer solchen Klasse konnte sich der Erstanbieter meist einige Jahre halten; erst später
100
101
Vgl. zu den traditionellen und neuen Stakeholdern der Pharmaindustrie sowie ihren Zielen Gehrig, Walter [Pharma
Marketing, 1992], S.115ff., insbesondere S. 123.
Ein prägnantes Beispiel hierfür ist die Bluthochdrucktherapie, in der die Diuretika von den Betablockern, diese von
den Calciumantagonisten, diese von den ACE-Hemmern und jene schliesslich heute von den A-II-Antagonisten, den
modernsten Antihypertonika, abgelöst wurden.
34
kamen weitere Präparate hinzu, die denselben Wirkmechanismus benutzten. Dieser Zeitraum, in dem
ein ganzes Wirkprinzip durch den Vorsprung in der Forschung monopolisiert werden konnte, hat sich
in den letzten Jahren erheblich verkürzt.
Launch Erstsubstanz
H2-Antagonisten
5
l Cimetidin (06/77)
80er Jahre
CSE-Hemmer
frühe 90er Jahre
der Erstsubstanz]
l Famotidin (05/86)
l Roxatidin (09/89)
späte 70er / frühe
80er Jahre
ACE-Hemmer
t [Jahre nach Launch
10
l Ranitidin (10/82)
l Ramipril (10/90) l Trandolapril (06/93)
l Quinapril (03/91)
l Cilazapril (05/92)
l Lisinopril (11/89) l Fosinopril (08/92)
l Perindopril (11/89)
l Benazepril (01/93)
l Captopril (03/81)
l Enalapril (11/84)
l Lovastatin (04/89)
l Simvastatin (04/90)
l Pravastatin (01/91)
l Nizatidin (01/89)
l Fluvastatin (09/94)
l Atorvastatin (02/97)
l Cerivastatin (09/97)
A-II-Antagonisten l Losartan (10/95)
späte 90er Jahre
l Telmisartan (10/98)
l Valsartan (07/96)
l Eprosartan (08/97)
l Irbesartan (09/97)
l Candesartan (11/97)
Abbildung 2-8: Innovative Wirkmechanismen und das Auftreten von Nachahmerpräparaten
Jüngstes Beispiel hierfür sind die bluthochdrucksenkenden A-II-Antagonisten: nur zwei Jahre nach
Einführung des ersten Vertreters der Substanzklasse waren bereits vier weitere Wettbewerber zugelassen.102 Zum Vergleich: bei den ACE-Hemmern (ebenfalls im Hypertoniemarkt) dauerte es fast zehn
Jahre, bis der vierte Vertreter zugelassen war (vgl. Abbildung 2-8). Motor dieser Entwicklung ist die
Möglichkeit des „Computer Aided Drug Designs“: mit Hilfe dieser Technik können Moleküle virtuell
variiert, synthetisiert und anhand von ebenfalls virtuellen Tier- und Menschenmodellen bereits vor der
chemischen Herstellung auf ihre Wirksamkeit geprüft werden.103
102
103
Nachfolgepräparate der gleichen Substanzklasse werden auch als „Me-Too“ Produkte oder Nachahmerpräparate
bezeichnet.
Vgl. weiterführend Anhang 1.
35
Die gestiegene F&E-Produktivität verändert durch schnellere Forschungszyklen den Wettbewerb im
Markt für Arzneimittelinnovationen erheblich: stärker noch als in der Vergangenheit gilt es heute, in
möglichst kurzer Zeit ein Therapieprinzip durchzusetzen und nachhaltige Marktanteile zu gewinnen.104
• Erfolgsdruck durch verlängerte Entwicklungszeiten
Die Konzentration auf komplexere Krankheiten und höhere Anforderungen an klinische Studien
bereits vor der Zulassung verlängern hingegen den Zeitbedarf für die Arzneimittelentwicklung. Doch
nicht nur die medizinische Wirksamkeit, auch die ökonomische Überlegenheit einer innovativen
Therapie rückt stärker in den Vordergrund der Verkaufs- und Zulassungsargumente; auch dies
steigert Kosten und Zeitbedarf für die Entwicklung von innovativen Arzneimitteln. Die längere
Arzneimittelentwicklung verkürzt ausserdem die patentgeschützte Zeit am Markt.
• Frühzeitige Integration des Marketings in die Arzneimittelentwicklung
Trotz beschleunigter präklinischer Forschung kommt es zu einer Verlängerung der Entwicklungszeiten
durch aufwendigere klinische Studien. Mit dieser Verlängerung des Forschungsprozesses geht die
Notwendigkeit einer früheren Einbindung des Marketings einher: durch die globale Konzentration der
klinischen Forschung und der Harmonisierung der Zulassungsstudien sind in den einzelnen Ländern
weniger ausserbetriebliche Forschungszentren und Meinungsbildner an solchen Studien beteiligt, die
frühzeitig eigene Erfahrungen mit der Substanz sammeln können. Um diese nicht an den Studien
beteiligten, potentiellen Fürsprecher mit gesicherten und aktuellen wissenschaftlichen Informationen
hinsichtlich Details zum Produkt versorgen zu können, ist eine entsprechende Ausrichtung von
Marketing und Vertrieb zur Befriedigung dieser neuen Bedürfnisse notwendig. Die Aufgaben des
Marketings werden daher erweitert um die Versorgung von Meinungsbildnern in Kliniken und
Universitäten sowie in den medizinischen Fachgesellschaften mit Informationen, da diese bereits sehr
früh die allgemeinen Erwartungen und Meinungen über das zukünftige Medikament prägen.
• Globalisierung und Konzentration von Marktmacht
Die Globalisierung in der Pharmaindustrie zeigt sich bei den grossen, international operierenden
Konzernen auf allen Wertschöpfungsstufen und in allen Funktionsbereichen:
• Globale F&E existiert sowohl auf unterschiedlichen Stufen des Prozesses („serielle“ oder
vertikale Globalisierung) als auch auf derselben Forschungsstufe („parallele“ oder
horizontale Globalisierung).
104
Später zugelassene Wettbewerber werden den Anschein erwecken, ein moderneres Medikament anzubieten. Dies
kann zwar der Fall sein, doch bietet das Zulassungsdatum allein keinen hinreichenden Hinweis auf mögliche
Vorteile, da die Produkteigenschaften nach Abschluss der klinischen Studien (also etwa 1-2 Jahre vor der
Zulassung) bereits festgelegt sind. Daher ist es in den meisten Fällen nicht möglich, dass ein Nachahmerprodukt von
den Erfahrungen einer relativ kurz vorher zugelassenen Innovation profitiert.
36
• Globalisierung der Produktion: Einkauf von Rohstoffen, Synthese des Wirkstoffs,
Zubereitung der Darreichungsform sowie Verpackung und Etikettierung geschehen häufig
an unterschiedlichen Orten. Je nach Produktionsablauf und freien Kapazitäten der
einzelnen Produktionsstätten kann in diesem Netzwerk unterschiedlich disponiert werden.
• Globale Marketing- und Vertriebsstrategie: Preissetzung, Produktaussagen und
Kommunikationskanäle werden international abgestimmt oder vorgegeben.
Die Idee einer horizontalen und vertikalen Globalisierung wird von der F&E auch auf andere
Funktionsbereiche übertragen. Gerade die als „parallele Globalisierung“ bezeichnete Form erfordert
eine ausgeprägte soziale Kompetenz der Mitarbeiter und eine hierauf ausgerichtete Unternehmensstruktur und –kultur. Spezialisierungen auf bestimmten Stufen des Wertschöpfungsprozesses werden
national (in den Landesgesellschaften eines Konzerns) oder international (durch Gesamtausrichtung
des Konzerns) zu Zweck der Konzentration von Aufgaben geformt.
36%
40%
40
28%
30%
30
20%
20
10
10%
0% 0
1990
1998
Abbildung 2-9: Konzentration in der Pharmaindustrie:
Weltmarktanteil der zehn grössten Arzneimittelunternehmen105
In diesem Spezialisierungsprozess der Industrie weicht die vertikale Integration vieler Konzerne einer
horizontal orientierten Konzentration von Marktmacht. Eine Reihe von Fusionen und Portfoliobereinigungen der letzten Jahre bestätigt diesen Trend (vgl. Abbildung 2-9); zahlreiche marketingstrategische Kooperationen und Allianzen unterstreichen die Bedeutung einer kritischen Grösse auch
in Marketing und Vertrieb.106
105
106
Vgl. Spilker, Dirk [Pharmamarkt, 1999], S. 146.
Die Fusion von Sandoz und Ciba-Geigy zu Novartis unter Abspaltung des Specialty Chemicals Business ist ein
Beispiel für diese Strategie. Ähnlich verfahren in den Jahren 1998 / 1999 Hoechst und Rhône-Poulenc mit der Fusion
zu Aventis. Weitere Fusionen und Fusionspläne in der Industrie stehen ebenfalls im Trend der Spezialisierung auf
einer Wertschöpfungsstufe und der Konzentration von Marktmacht.
37
2.3.2 Implikationen gesundheitspolitischer Entwicklungen
• Kostendruck und Reformen bedrohen die Profitabilität in den bedeutenden Märkten
Die bestehenden Märkte mit Systemen sozialer Sicherung geraten zunehmend in Schwierigkeiten zur
Sicherung und Finanzierung der Gesundheitsversorgung. Reformen zur Ausgabensenkung und eine
drohende Intensivierung der Preisregulierung sind zentrale Faktoren, welche die Ertragslage in diesen
Ländern schwächen und damit Profitabilität und Zukunftsinvestitionen in F&E gefährden.
• Zunehmende Stakeholder-Orientierung
Durch die Reformen des Gesundheitssystems wurde in den vergangenen Jahren auch der Kundenkreis der Pharmaindustrie weiter gefasst und weist jetzt eine starke Stakeholder-Orientierung auf.
Durch ein spezielles Kundenmarketing werden neue Ziel- und Interessengruppen über medizinische
und wirtschaftliche Vorteile medikamentöser Therapie informiert. Zu diesen neuen Kunden gehören...
• ...die Krankenkassen als Leistungsträger, die sich bisher mehr als Verwalter denn als
Gestalter des Gesundheitswesens verstanden haben. Überlegungen zu weitergehenden,
modernen Konzepten wie Case- und Disease-Management, Modellvorhaben und
Strukturverträgen weisen auf einen strukturellen Wandel hin. Nur in einer (medizinisch und
ökonomisch) ganzheitlichen Sicht unter Berücksichtigung von Kosten und Nutzen, nicht
aber unter Kostenaspekten alleine (wie heute meist üblich) kann die Wirtschaftlichkeit einer
Therapie zutreffend beurteilt werden.
• ...die Kassenärztlichen Vereinigungen (KVen) verhandeln als Interessenverbände der Ärzte
zusammen mit den Krankenkassen die sektoralen Budgets und legen die Vergütung für
Arztleistungen fest. Kontakte zu den KVen dienen nicht nur der Information über
Wirtschaftlichkeitsargumente innovativer Arzneimitteltherapie, sondern auch dem
Informationsfluss über regulative Vorhaben in umgekehrter Richtung.
• ...Apotheker, Patienten und Patientenverbände werden in Aktivitäten zum jeweiligen
Produkt in Zusammenarbeit mit den betreuenden Ärzten eingebunden. Ziel dieser
Massnahmen ist in der Regel die Erhöhung der Compliance (Therapietreue) der Patienten.
Dies hat zwei Effekte: einerseits wird durch erhöhte Therapietreue der Absatz des
jeweiligen Produktes direkt gesichert, andererseits der Arzt in seiner Therapie unterstützt
und damit ein goodwill für das Unternehmen geschaffen.107
Durch Vorgaben von Arzneimittelbudget und Positivliste erlangen auch Therapierichtlinien eine
wachsende Bedeutung: mit ihrer Hilfe kann der Arzt leichter Wirksamkeit und Ökonomie seiner
Therapieentscheidung beurteilen und ggf. verteidigen.108 Ein informierender Kontakt zu den ent107
108
Vgl. die empirische Untersuchung von Wiedmann, Klaus-Peter; Becker, Werrner [Kommunikation 1, 1999] und
[Kommunikation 2, 1999] sowie die Sicht der Beratungspraxis Da-Cruz, Patrick; Müller, Michael C. [Patient, 1999].
Therapierichtlinien bieten dem Arzt Sicherheit nicht nur in seiner Therapieentscheidung, sondern dienen auch als
Orientierungs- und Argumentationshilfe bei möglichen Regressforderungen der Leistungsträger aufgrund einer Über-
38
sprechenden Fachgesellschaften als Urheber von Therapierichtlinien ist für die weitreichende
Kommunikation der medizinischen und ökonomischen Überlegenheit innovativer Produkte von
strategischer Bedeutung. Der Ausrichtung von Marketing und Vertrieb auf die Kommunikation
pharmakoökonomischer Studienergebnisse kommt unter den veränderten Schwerpunkten des
Gesundheitssystems weitreichende Bedeutung zu.
• Isolierte Gesundheits- und Arzneimittelmärkte in Europa
Trotz des freien Personen-, Waren- und Kapitalverkehrs innerhalb Europas und einer gemeinsamen
Währung bewirken unterschiedliche Gesundheitssysteme und Gesetzgebungen der Länder eine
Trennung der Arzneimittelmärkte der Mitgliedstaaten. Die Rahmenbedingungen der pharmazeutischen Absatzmärkte sind daher heute noch weitgehend national geprägt. Bestrebungen zur
Internationalisierung der Gesundheitsversorgung Europas existieren, doch kann mit einer
Realisierung der Pläne aufgrund der grossen Unterschiede der Systeme hinsichtlich Finanzierung,
aktuellen und künftigen Leistungsansprüchen sowie Versichertenkreis nach Einschätzung von
Fachleuten selbst mittelfristig nicht gerechnet werden.109 In den bestehenden, differenzierten (Preis-)
Strukturen bleiben die Anreize zu Parallelimporten weiter erhalten.
2.3.3 Strategischer Fokus auf Marketing und Vertrieb
Die veränderte Bedeutung von Marketingstrategie und ihrer Umsetzung resultiert einerseits aus
Veränderungen des (deutschen) Gesundheitssystems sowie aus einem allgemeinem industriepolitischem Wandel. Im Zeichen des Shareholder Value müssen sowohl die Pharmaindustrie
insgesamt als auch einzelne Unternehmen im Vergleich zu anderen Anlagemöglichkeiten attraktive
Renditen erzielen. Unabhängig davon, ob der Shareholder durch Kleinanleger, institutionelle Anleger
oder eine Muttergesellschaft geprägt ist, stellt der Shareholder Value einen zentralen Massstab der
heutigen Zeit dar, der hohe Anforderungen an die Performance des gesamten Unternehmens stellt.
Die Erwartung attraktiver Renditen führt zu einer positiven Bewertung des Unternehmens und
erleichtert bspw. die Kapitalbeschaffung zur Finanzierung von F&E-Projekten. Eine Optimierung des
Markterfolgs trägt dazu bei, die Renditeerwartungen der Shareholder auch unter dem Druck auf die
Arzneimittelausgaben zu erfüllen.
109
schreitung der Arzneimittel- und Leistungsbudgets. Trotz garantierter Therapiefreiheit des Arztes steigt seine Bereitschaft, den von ärztlichen Fachgesellschaften (aufgrund gesicherter wissenschaftlicher Erkenntnisse) erlassenen
Therapierichtlinien zu folgen.
In näherer Zukunft (in einem Zeithorizont von bis zu 10 Jahren) hingegen liegt die Internationalisierung der Märkte für
Einzelleistungen, z.B. Zahnersatz, ärztliche Leistungen und Arzneimittel. Vgl. im einzelnen Terwey, Franz [Europa,
1998].
39
Der Wettbewerb verschreibungspflichtiger Arzneimittelinnovationen unter neuen industrieund
gesundheitspolitischen Rahmenbedingungen lässt sich in folgenden Punkten zusammenfassen:
• Wettbewerb mit etablierten Therapieprinzipien, d.h. Positionierung der Innovation als
sprunghafte Verbesserung unter gleichzeitigem Druck eines politisch forcierten Einsatzes
von Generika
• Zunehmender Wettbewerbsdruck innerhalb einer Substanzklasse durch Nachahmerpräparate („Me Too“)
• Zunehmende Bedeutung des Nachweis der medizinischen Überlegenheit durch Endpunktstudien (Morbiditäts- und Mortalitätsreduktion) oder durch Studien zur Verbesserung der
Lebensqualität
• Zunehmende Bedeutung des Nachweis von Wirksam- und Wirtschaftlichkeit durch Kostendruck auf die Gesundheitssysteme
• Befriedigung von Informationsbedürfnissen eines erweiterten Stakeholderkreises als neuer
strategischer Erfolgsfaktor
Dieser Entwicklungen erfordern in der gesamten Industrie erhebliche Anstrengungen in der F&E, aber
zunehmend auch in Marketing und Vertrieb. Industrieexperten sehen daher erfolgversprechende
Überlebensstrategien für Pharmaunternehmen in der Konzentration Ausrichtung auf eine von drei
neuen Rollen:110
Ø Die F&E-Spezialisten werden Lösungsanbieter mit neuen Produkten versorgen oder einzelne
Forschungsaufgaben für diese im Rahmen des Gesamtprozesses der Arzneimittelentwicklung wahrnehmen. Biotech-Firmen und sog. Clinical Research Organizations (CROs) nehmen schon heute Teilaufgaben innerhalb des F&E-Prozesses wahr und stellen ihre Dienstleistung Dritten zur Verfügung.
Ø Niedrigpreis-Anbieter werden gezielt auf eine Kostenführerschaft setzen und den Wettbewerb
über Preis- und Logistikvorteile austragen. Mögliche Akteure dieses Segments sind neben den
Herstellern von Generika auch Grosshandelsunternehmen, Allianzen oder neue Unternehmen.111
Ø Als Lösungsanbieter werden die grossen Pharmakonzerne neben der Hardware auch eine
umfangreiche Software zum Kernprodukt anbieten. Ihre Kernkompetenzen liegen in der erfolgreichen
Entwicklung, Zulassung und Vermarktung von Arzneimittelspezialitäten in ausgewählten Therapiegebieten. Durch ein umfassendes Verständnis von Therapien und Krankheitsverläufen können sie
sich Partner der Leistungsanbieter und Kostenträger etablieren. Der Zugang zu einer grossen Menge
an Patientendaten erlaubt es ihnen, glaubwürdig den Effekt ihrer Arzneimittel auf Behandlungsziele,
aber auch auf die Ausgaben des Gesundheitssystems zu quantifizieren. Durch ihre bestehenden,
110
111
Vgl. hierzu ausführlich Bernewitz, Torsten W. [Zukunft 1998].
Grosshandelsunternehmen tendieren bereits heute in diese Richtung: Der deutsche Generikahersteller Ratiopharm
und der Grosshändler Phoenix liegen beide in der Hand eines Unternehmers. Ein strategischer Zusammenschluss
wäre jederzeit möglich, sobald sich bspw. aufgrund veränderter Rahmenbedingungen hieraus Vorteile ergeben.
Hingegen ist seit einigen Jahren ein Rückzug der globalen forschenden pharmazeutischen Unternehmen aus dem
Generika-Geschäft zu beobachten.
40
umfangreichen Aussendienststrukturen haben sie eine starke Präsenz am Markt. Komplexere
Vertriebsstrukturen in Form von spezialisierten, in Netzwerken organisierten Fachaussendiensten
werden in stärker segmentierten Kundengruppen notwendig; der Aussendienstmitarbeiter wird
zunehmend Kundenmanager sein.
In dieser neuen strategischen Ausrichtung der Global Players stellen F&E zwar weiter eine conditio
sine qua non dar, die zunehmend zentral gesteuert wird. Marketing und Vertrieb müssen aber unter
nationaler, regionaler und lokaler Steuerung effektiv und produktiv sein. Dies wird u.a. durch eine
Konzentration der Kommunikation auf Kundengruppen mit hohem Ertragspotential sowie den Ersatz
breit gestreuter Marketingkonzepte durch zielgruppengerechtes Mikromarketing erreicht.
Neben einer inhaltlichen Entwicklung und Gestaltung der neuen Ausrichtung wird aber auch die
Erfolgskontrolle der gebiets- oder kundenspezifischen Performance zur Sicherung und Verbesserung
der Effektivität wichtig. Nach einer aktuellen Studie kann eine Verbesserung der Effektivität in
Marketing und Vertrieb im Durchschnitt der Industrie eine Steigerung des Economic Returns von 6,4%
auf bis zu 9,5% bewirken. Selbst Verbesserungen der F&E-Produktivität erreichen nur Steigerungen
um 1,5%.112
Die Konzentration der Kräfte auf den Hebel „Marketing & Sales Productivity“ zur Bewältigung der
neuen Herausforderungen erscheint daher sinnvoll; aus einer nationalen Perspektive ist dies oft sogar
der einzige Ansatzpunkt zur Beeinflussung des Unternehmenserfolgs. Ein auf die Bedürfnisse des
Arzneimittelmarketings fokussiertes Performance Measurement-System kann zur Bewältigung dieser
Aufgaben einen nachhaltigen Beitrag leisten.
112
Die Studie der Unternehmensberatung A.T. Kearney hat die Auswirkungen von fünf „Industry Core Competencies“
auf den Economic Return als bestimmenden Indikator für eine Verbesserung des Shareholder Wealth untersucht.
Vgl. A.T. Kearney [Maximizing, 1997], S. 10ff.
Kapitel 3: Vertriebsorientiertes Performance Measurement
41
3 Vertriebsorientiertes Performance Measurement
Im folgenden konzeptionellen Teil der Arbeit werden auf Basis der in Kapitel 2 dargestellten Rahmenbedingungen Grundlagen und Besonderheiten von Arzneimittelmarketing und –vertrieb sowie des
Performance Measurements erläutert und anschliessend zu einem Performance-Cockpit zusammengeführt.
Hierzu wird im ersten Teil das Marketing verschreibungspflichtiger Arzneimittelinnovationen untersucht und als Gegenstand des Performance Measurements positioniert. Die durch die Rahmenbedingungen bedingten Spezifika finden ihren Niederschlag in der Ausgestaltung des Marketingmix,
dessen Performancetreiber auf nationaler Ebene vor allem durch distributions- und kommunikationspolitische Massnahmen geprägt sind. Dabei ist die zentrale Rolle des Vertriebs ist massgebend bei
der Definition der Anforderungen an ein Performance Measurement-System.
1
Einleitung
2
3
4
Performance-Cockpit
4.1 Datenbasis
5
4.2 Empirisches
Forschungsvorgehen
4.3 Datenset BPH
4.4 Datenset Asthma
Abbildung 3-1: Aufbau des dritten Kapitels
Der zweite Teil stellt zunächst grundsätzliche Aspekte des Performance Measurements dar, bevor es
als Teil eines umfassenden Performance Management-Prozesses spezifiziert wird.
Im dritten Teil wird schliesslich das vertriebsorientierte Performance-Cockpit entwickelt: der Abgrenzung gegenüber traditionellen Konzepten zur Vermittlung von Informationen folgen Eigenschaften und
42
Anforderungen des Cockpit-Controllings. Das Konzept eines Performance-Cockpits für den Arzneimittelvertrieb wird anschliessend vorgestellt und die Ergebnisse dieses Teils zusammengefasst.
3.1
Marketing verschreibungspflichtiger Arzneimittelinnovationen
„It is the simplest of concepts – saying that business success depends not on how
well you sell what you have, but on how well you succeed in having what people will
want to buy“!113
Ziel dieses Teils ist die Schaffung eines für diese Arbeit grundlegenden Verständnisses über Pharmamarketing, auf dem bei der Entwicklung eines Performance Measurement-Systems aufgebaut werden
kann. Dabei wird vor allem auf in der Praxis etablierte Konzepte und Instrumente Bezug genommen,
um bereits hier eine Basis für Akzeptanz und Verständlichkeit des gesamten Performance Measurement-Systems zu legen.114 Im Vordergrund stehen primär Fragen zu Funktion und Aufgaben des
Marketings.115
Zunächst wird Marketing als Gegenstand des Performance Measurements skizziert. Anschliessend
werden die Besonderheiten des Pharmamarketings gegenüber anderen Marketingkonzeptionen erläutert und einzelne Marketingmassnahmen als Performancetreiber vorgestellt. Der anschliessende
Abschnitt widmet sich dem pharmazeutischen Aussendienst als zentralem Instrument zur Umsetzung
der Massnahmen.
3.1.1 Marketing und Vertrieb als Gegenstand des Performance Measurements
Dieser Teil des Kapitels stellt Marketing sowohl als Führungskonzeption als auch als Leistungskonzeption vor.116 Hierzu wird in einem ersten Abschnitt seine Entwicklung dargestellt, bevor der
zweite Abschnitt die Rolle des Performance Measurement in der Führungskonzeption des Marketing
113
114
115
116
Levitt, T. [Myopia, 1960]. Levitt weist in seinem wegweisenden Artikel mehrfach auf die Überbetonung des Produktes
und des „selling“ hin, wohingegen Kundenbedürfnisse und „marketing“ in der industriellen Praxis die Position eines
„stepchild“ haben. Trotz der Verbreitung des Marketinggedankens und einer neuen Manager-Generation kann dieses
(dominante) Verhaltensmuster 40 Jahre nach der Veröffentlichung von Levitt´s wegweisendem Artikel auch heute
noch beobachtet werden.
Dieses Vorgehen wird in dem Bewusstsein gewählt, dass in einzelnen Bereichen durchaus Spezialisierungen und
Verfeinerungen ihren Weg in Theorie und Praxis genommen haben.
Aspekte der Organisation, Struktur und Aufbau des Marketings hingegen werden in dieser Arbeit nicht behandelt.
Der Begriff „Marketing“ hat den früher im deutschen Sprachraum verwendeten Begriff „Absatz“ verdrängt und eine
Ausweitung erfahren über die betriebliche Hauptfunktion hinaus erfahren: er umfasst im wesentlichen drei Themenkreise: den Einsatz des beschaffungs- und absatzpolitischen Instrumentariums, die marketingorientierte Unternehmensführung und die marketingorientierte unternehmerische Denkhaltung als Marketingphilosophie. Vgl. Wöhe,
Günter [Betriebswirtschaftslehre, 1990], S. 621ff.
43
spezifiziert. Der dritte Abschnitt skizziert einen Ordnungsrahmen für die Leistungskonzeption, dessen
Beziehungsstrukturen seiner Elemente im abschliessenden vierten Abschnitt als Ansatz für ein
vertriebsorientiertes Performance Measurement erkannt werden.
3.1.1.1 Entwicklung des Marketings von der Absatzpolitik zur Führungskonzeption
Die Phase der Verkaufsorientierung begann in den sechziger Jahren, als sich die Verkäufer- in
Käufermärkte wandelten und sich auch in Europa Marktstrukturen grundlegend veränderten. Durch
ein die Nachfrage übersteigendes Angebot entsprachen die absatzwirtschaftlichen Aktivitäten nicht
mehr dem Verteilen eines knappen Angebotes, sondern der Beeinflussung der Kaufentscheidung des
Kunden: die Entscheidung über ein Geschäft wechselte von der Verkäufer- zur Käuferseite.117
Dadurch veränderten sich auch die Anforderungen, die an die Absatzseite des Unternehmens gestellt
werden mussten: Marketing wurde in dieser Zeit ausgehend von den USA zunehmend als betriebliche
Funktion zur Kennzeichnung der Schnittstelle zwischen Unternehmen und Absatzmarkt verstanden.
In der anschliessenden Phase der Marktorientierung wurden die Bedürfnisse des Marktes noch
stärker in die Unternehmen integriert.118 Mit dem Bewusstsein, dass nicht nur operative, sondern zunehmend auch strategische Entscheidungen auf Grundlage von Marketingüberlegungen zu fällen
sind, entwickelte sich Marketing von einer betrieblichen Funktion zu einer Denkhaltung.119 Im Zuge
der Stakeholder-Überlegungen der siebziger und achtziger Jahre entstand mit dem gesellschaftsorientierten („societal“) Marketing eine Denkhaltung, die mehr als nur eine inhaltliche Erweiterung des
Marketings markierte. In dieser Konzeption wird neben der Erfüllung der Bedürfnisse der Zielmärkte
angestrebt, auch Wohlstand von Konsumenten und Gesellschaft zu verbessern oder mindestens zu
erhalten.120
117
118
119
120
Von der wissenschaftlichen Seite her ist diese Phase gekennzeichnet durch verstärkte Forschungsaktivitäten im verhaltenswissenschaftlichen Bereich. Vgl. stellvertretend und bis heute die deutsche Literatur prägend Kroeber-Riel,
Werner [Konsumentenverhalten, 1992]. Zuvor bestand der Engpass des Wirtschaftens in der Produktion; die Nachfrage überstieg das Angebot („Verkäufermarkt“). Die Phase der Produktionsorientierung dauerte in Europa bis nach
dem zweiten Weltkrieg an.
Nicht nur Prozesse der Leistungsverwertung, sondern auch der Leistungserstellung wurden nach dem Markt ausgerichtet. Kennzeichnend hierfür sind Managementkonzepte wie target costing, market driven R&D, TQM und JIT.
Marketing dieser Phase wird bspw. definiert als „Prozess im Wirtschafts- und Sozialgefüge, durch den Einzelpersonen und Gruppen ihre Bedürfnisse und Wünsche befriedigen, indem sie Produkte und andere Dinge von Wert
erzeugen und miteinander austauschen.“ Vgl. Kotler, Philip; Bliemel, Friedhelm [Management, 1992], S. 6.
Vgl. die Definition von Krulis-Randa, Jan S. [Societal Marketing, 1986], S. 6. Diese Position hat zwar das Marketing
in seiner heutigen Form partiell geprägt, hat aber als eigenständige Konzeption im Lichte der Shareholder Value
Diskussion heute eher nebengeordnete Bedeutung. Hingegen betont der Pharma-bezogene Beitrag von Wiedmann,
Klaus-Peter [Gesellschaftsorientiertes Marketing, 1989] die Bedeutung des gesellschaftsorientierten Marketings und
setzt es mit der Bezeichnung „Public Marketing“ in engen Bezug zur Public Relations.
44
Die skizzierte Entwicklung führte zu einer Veränderung der Marktorientierung vom systematisierten
Einsatz absatzfördernder Instrumente über Marketing als integrierte Methode hin zum Verständnis
von Marketing als Führungsphilosophie. Der Kunde als Motor der Entwicklung und Erhaltung von
Unternehmen rückt in den Mittelpunkt vieler Konzepte und führt zu folgender, auf den Kunden
bezogenen Definition des Marketings:121
„Marketing als Führungsphilosophie kann umschrieben werden als die bewusste Führung des
gesamten Unternehmens vom Absatzmarkt her, d.h. der Kunde und seine Nutzenansprüche sowie ihre konsequente Erfüllung stehen im Mittelpunkt des unternehmerischen Handelns, um
unter Käufermarkt-Bedingungen Erfolg und Existenz des Unternehmens dauerhaft zu sichern.“
Marketing wird eine Doppelfunktion als Führungs- und Leistungskonzeption zugewiesen. Während die
Funktion als Führungsphilosophie das gesamte Unternehmen betrifft, ist die Leistungsfunktion auf
bestimmte Tätigkeiten innerhalb des Wertschöpfungsprozesses ausgerichtet; sie kann weiter unterteilt
werden in den systematischen Einsatz von Instrumenten (Marketing als Mittel) und die systematische
Entscheidungsfindung (Marketing als Methode).122
Im Pharmamarketing stellt die Marketingfunktion stärker als in anderen Branchen einen integrierten
Teil der Leistungserstellung dar, der konsequent auf den Absatzmarkt bezogen wird.123 Aufgrund der
aktuellen Finanzierungsfragen vieler Gesundheitssysteme gewinnen allerdings auch die gesellschaftlichen Interessen an Bedeutung. Die Sicherung der Kompatibilität von medizinischem Fortschritt, wirtschaftlichen Interessen und gesellschaftlichem Wohlstand in Form eines stabilen Gesundheitssystems wird zum Erfolgsfaktor, an dem sich auch Aktivitäten des Pharmamarketings zukünftig vermehrt zu orientieren haben.124 Bevor einzelne Leistungskomponenten dieses speziellen Marketingmix
dargestellt werden, verdeutlicht der nächste Abschnitt die Bedeutung des Performance Measurements in der Führungsfunktion des Marketings.
121
122
123
124
Vgl. Becker, Jochen [Konzeptionen, 1998], S. 1f. Marketing orientiert die Leistung der Unternehmung am Markt,
profiliert die Unternehmung gegenüber Wettbewerbern und schafft Kundenvorteile für den eigenen Erfolg; es betrifft
die Gesamtunternehmung, erfüllt aber eigene Aufgaben in der Marktleistungs- und Preisgestaltung, der Marktbearbeitung und der Distribution.
Vgl. Nieschlag, Robert; Dichtl, Erwin; Hörschgen, Hans [Marketing, 1997], S. 12f.
Auf die Differenzierung in Absatz- und Beschaffungsmarketing wird in dieser Arbeit nicht weiter eingegangen; die
Anwendbarkeit des Marketings auch in anderen Funktionsbereichen des Unternehmens wie dem Personalwesen
(„Personalmarketing“) oder der Materialwirtschaft („Beschaffungsmarketing“) wird ebenfalls nicht weiter verfolgt.
Massnahmen zur Umsetzung dieses Zusammenhangs in den Kommunikationsstrategien des Pharmamarketings
konkretisiert Abschnitt 3.1.2.
45
3.1.1.2 Performance Measurement im Marketing als Führungskonzeption
In der vorliegenden Fragestellung einer nationalen Vertriebsniederlassung im internationalen Konzern
wird das Marketing-Management zum Zentrum der unternehmerischen Aufgabe. Marketing als unternehmerische Funktion lässt sich in einen idealtypischen Prozess gliedern, der hier kurz skizziert wird.
Während der (strategische) Marketingprozess häufig als offene Kette ansehen wird, betont diese
Arbeit den geschlossenen Charakter des Prozesses: schliessendes Glied der Prozesskette ist die
Evaluation mit dem Vergleich von Prozessergebnissen und Marketingzielen. Marketing-Management
als Gesamtheit unterscheidet sich durch dieses steuernde und überwachende Element wesentlich
von spezifischen Marketingaufgaben oder jenen Teilbereichen, die sich mit Fragen der Durchführung
von Marketingaktivitäten auseinandersetzen.125
Performance Measurement unterstützt die Führungsaufgaben des Marketings, indem die Ergebnisse
seiner Leistungsfunktion als Teil der pharmazeutischen Wertschöpfungskette gemessen und damit
einer Beurteilung zugänglich gemacht werden.
Planung:
• Situationsanalyse
(SWOT)
• Ziele
Entscheidung:
• Strategien
Kontrolle:
• Resultate (Effektivität,
Effizienz, Flexibilität)
Anordnung:
• Mitteleinsatz (Durchführung
Koordination, Optimierung)
Abbildung 3-2: Idealtypisches Modell des Marketingprozesses126
In Anlehnung an einen generellen Führungs- und Problemlösungsprozess werden folgende Phasen
des Marketingprozesses unterschieden (vgl. Abbildung 3-2): Die Analyse der Ausgangslage in der
Planungsphase beinhaltet die Sammlung der notwendigen Informationen über die vergangene,
gegenwärtige und zukünftige Entwicklung der Unternehmensziele, Umweltbedingungen und Kundenbedürfnissen. Ebenso sind die Kompetenzen und Fähigkeiten des Unternehmens zu berücksichtigen.
125
126
Strukturelle, kulturelle und politische Aspekte des Marketing-Managements bleiben an dieser Stelle bewusst ausgeklammert. Für weiterführende Hinweise wird auf die einschlägige Marketingliteratur verwiesen.
In Anlehnung an die Aufstellung von Wehrli, Hans Peter [Marketing, 1998], S. 127.
46
Marketingziele sind in stark marktgetriebenen Unternehmen in weiten Teilen mit den Unternehmenszielen identisch.
Basierend auf den Ergebnissen des ersten Prozessschrittes werden Entscheidungen über die
Marketingstrategie als Korridor zur Erreichung der Marketingziele getroffen. Die Marketingstrategie
dient als Ausgangspunkt für Planung und Umsetzung der Marketingmassnahmen.
Die Auswahl und Durchführung geeigneter Marketingmassnahmen entsprechend der Marketingstrategie ist Kern dieses Prozessschrittes, der in starkem Masse durch Marktforschungsaktivitäten
unterstützt wird. Das Erstellen eines Marketingmix beinhaltet Kombination und Abstimmung der
gewählten Instrumente in der Weise, dass ein optimales Programm zur Erreichung der Marketingziele
erstellt wird. Hierzu wird im Arzneimittelmarketing vor allem durch Aussendienstaktivitäten der Markt
intensiv bearbeitet. Die Kenntnis des Zusammenwirkens der Massnahmen und Instrumente im pharmazeutischen Marketingmix ist Voraussetzung für Messung und Verständnis von Erfolgstreibern,
Ergebniskennzahlen und deren Zusammenwirken.127
Entscheidend für die Weiterentwicklung von Strategie und Marketingmassnahmen ist die Evaluation
der Marketing-Resultate. Die Erfassung der Ergebnisse der am Markt durchgeführten Aktivitäten und
der anschliessende Vergleich mit den operationalisierten Marketingzielen lassen Schlüsse auf die
Wirksamkeit sowohl der Strategie selbst als auch auf die Qualität ihrer Umsetzung zu. Eine zentrale
Aufgabe dieser Arbeit besteht darin, ein Instrumentarium für eine differenzierte und unternehmensweit
konsistente Evaluation der Ergebnisse zu ermitteln. Damit liefert sie einen Beitrag zum MarketingManagement, das die Beherrschung des Marketingprozesses anstrebt. Auf Basis der Ergebnisse wird
die Optimierung der „Marketing-Durchführung“ als Umsetzung der Marketingstrategie möglich.
Auch in der gängigen Basisliteratur zum Marketing wird es nicht versäumt, dem Thema „Evaluation“
Aufmerksamkeit zu widmen. Während Fragen zu Marketingzielen, Marketingstrategien und Marketingplanung in gängigen Lehrbüchern ausführlich behandelt werden, bleiben die Ausführungen zur
Marketingkontrolle und -evaluation jedoch bei vergleichsweise geringem Umfang meist wenig
tiefgreifend.128 Insbesondere ist ein Mangel an konkreten Empfehlungen zur kontinuierlichen
Evaluation der Marketing-Performance sowie an standardisierten Massen zur Beurteilung der
Prozesseffizienz im Marketing festzustellen. Die geringe Bearbeitung dieses Bereiches überrascht
auch unter dem Aspekt, dass eine zutreffende Evaluation nicht nur der Beurteilung dienen kann,
sondern auch Lernen und Verbesserung des eigenen Handelns beschleunigt.
127
128
Vgl. hierzu ausführlich Abschnitt 3.1.2.3.
Vgl. bspw. Becker, Jochen [Konzeptionen, 1998], S. 863-900; Nieschlag, Robert; Dichtl, Erwin; Hörschgen, Hans
[Marketing, 1997], S. 942-982, Meffert, Heribert [Marketing-Management, 1994], S.402-421. Auch Kotler schenkt
diesem Thema (auch in neueren Auflagen) relativ wenig Beachtung: Kotler, Philip [Marketing, 1991], S. 708-732.
47
3.1.1.3 Ordnungsrahmen des Marketings als Leistungskonzeption
Marketing als Leistungskonzeption ist vor allem auf die Umsetzung des Marketings in den taktischinstrumentellen Aspekten fokussiert. Eine weitergehende integrierte Betrachtung der Methoden und
Ansätze des Marketings führt von der Leistungskonzeption zurück zur Führungskonzeption des
Marketings, in der jegliches unternehmerische Handeln als zweck- und zielorientiert angesehen
wird.129 Den Ebenen der Ziele, Strategien und des Marketingmix können in der Leistungskonzeption
jeweils Methoden und Instrumente zugeordnet werden, die sich auch für die Systematisierung der in
der Praxis des Pharmamarketings verbreiteten Tools verwenden lassen.130
• Ebene der Marketingziele
Marketingziele stellen einen Teilbereich der unternehmerischen Oberziele dar, die das Unternehmen
als Teil des gesellschaftlichen Systems positionieren.131 Sie bestimmen die angestrebten marktspezifischen Zielpositionen, die in den Marketingstrategien konkretisiert und durch den Einsatz der
Marketinginstrumente realisiert werden sollen.132 Grundsätzlich kann zwischen quantitativen marktökonomischen Zielen (bspw. monetärer Marketinginput und –output, Marktpositionsziele) und qualitativen marktpsychologischen Zielen (bspw. Markenbekanntheit, Markenimage, Kundenzufriedenheit)
unterschieden werden. Die Marketing-Zielplanung orientiert sich dabei sowohl an zukünftigen
Marktmöglichkeiten als auch an den vorhandenen internen Ressourcen des Unternehmens.133
Bei der Operationalisierung von Marketingzielen ist zu beachten, dass eine sinnvolle Marketingplanung die Feststellung des Erfolgs anhand entsprechender Rückkoppelungen erlaubt. Dies setzt
voraus, dass Ziele messbar und die notwendigen Messinstrumente verfügbar sind.134 Aufgrund des
hohen Anteils qualitativer Ziele fällt eine exakte Messung schwer; sie werden daher auf der Basis
129
130
131
132
133
134
Das Zusammengehen von Zielsetzungen und Strategiemustern, die explizit oder implizit in Erscheinung treten, ist
elementar für den Charakter des Marketings als durchgängige Führungskonzeption.
Die starke Konzentration des Marketings auf Konsumgüter schlägt sich sowohl in den von Theorie und Praxis erarbeiteten Konzepten, als auch in der Anzahl von Publikationen und Lehrbüchern nieder. Im folgenden wird
besonders auf jene Methoden Bezug genommen, die auch in Marketing und Vertrieb verschreibungspflichtiger
Arzneimittel zum Einsatz kommen (können).
Vgl. Ulrich, Peter; Fluri, Edgar [Management, 1992], S. 97f.
Da sich die Arbeit auf die Messung der Zielerreichung und Strategieumsetzung und weniger auf die Zielsetzung konzentriert, wird für eine Diskussion der Marketingziele auf Becker, Jochen [Konzeptionen, 1998], S. 13ff. verwiesen.
Ein häufig eingesetztes Analyseraster ist die SWOT-Analyse. Vgl. Kotler, Philip [Marketing, 1991], S. 76f. sowie
Johnson, Gerry; Scholes, Kevan [Strategy, 1993], S. 76ff; ähnlich Wilson, Richard M.S.; Gilligan, Colin; Pearson,
David J. [Management, 1993]. Zur Analyse der unternehmensexternen Faktoren hat Porter´s Branchenstrukturanalyse der „Five Forces“ Verbreitung gefunden. Vgl. Porter, Michael E. [Advantage, 1985], S. 5. sowie Porter,
Michael E. [Strategy, 1980], S. 235.
Marketingziele sollten sich nach folgenden „SMART-Kriterien“ orientieren: Specific, Measurable, Achievable,
Realistic, Timely.
48
vermuteter Vorsteuergrössen gemessen, welche oft die Voraussetzungen für das Erreichen der
quantitativen (monetären) Ziele darstellen.
• Ebene der Marketingstrategien
Mit einem mehrdimensionalen Strategiekonzeptes können vielfältige marketingstrategische Optionen
systematisiert und auf Partialansätzen basierende Marketingstrategien in das Entscheidungsspektrum
integriert werden.135 Aufgrund ihres inhaltlichen Bezuges werden Marktfeldstrategien, Marktstimulierungsstrategien, Marktparzellierungsstrategien und Marktarealstrategien unterschieden (vgl.
Abbildung 3-3). Die Kombination aus den Optionen der Strategieebenen ergibt ein Gesamtkonzept,
das bei Fixierungen auf allen strategischen Ebenen den höchsten Steuerungsgrad erreicht hat.
Während die meisten Entscheidungen im Bereich der ersten beiden Strategiegruppen auf globaler
Ebene getroffen werden und damit ausserhalb des Untersuchungsfokus dieser Arbeit liegen, haben
die beiden letzteren im nationalen Pharmamarketing eine hohe Entscheidungsrelevanz:
• Marktparzellierungsstrategien definieren Art und Grad der Marktbearbeitung. Als strategische Basisoptionen wird nach der Marktpenetration zwischen Massenmarkt- oder Segmentierungsmarketing unterschieden.136
• Marktarealstrategien konzentrieren sich auf die geographische Festlegung des Markt- und
Absatzraumes. Strategische Basisoptionen zeigen sich in lokaler, regionaler, nationaler,
internationaler oder globaler Absatzpolitik.137
Das Marketing pharmazeutischer Innovationen verfolgt in der Regel eine Marketingstrategie eines
Markenartikelprogramms mit undifferenzierter, vollständiger Marktabdeckung: die Zulassung stellt
bundesweit einheitliche (Kern-) Produkte, Preise sowie die Allverfügbarkeit der physischen Produkte
durch gesetzlich geregelte Distributionswege sicher. Die Gestaltungsmöglichkeiten des Marketings
135
136
137
Vgl. Meffert, Heribert [Marketing-Management, 1994], S.109ff. Vgl. weiter Becker, Jochen [Konzeptionen, 1998],
S. 135ff. und 147ff. Becker systematisiert vornehmlich konsumentengerichtete Ansätze der Strategiediskussion, die
er als wegweisend für eine konsequent marktorientierte Führung des Unternehmens erachtet.
Entscheidungsdimensionen betreffen Marktbearbeitung (Marketingprogramm) und Marktabdeckung. Im Marketingprogramm wird zwischen den grundlegenden produktstrategischen Alternativen „Massenmarkt“ (Unifizierung) und
„Marktsegmentierung“ (Differenzierung) unterschieden; die Differenzierung legt die Zielgruppen des Marketingprogramms fest. Vgl. Freter, H. [Marktsegmentierung, 1980], S. 457; ähnlich Gröne, A. [Investitionsgüter, 1977],
S. 38. Die Marktabdeckung nimmt eine Aufteilung des Marktes in homogene Untergruppen von Verbrauchern bspw.
nach demographischen Kriterien oder psychographischen Analysen (lifestyle und Käufertypologie-Konzepte) vor.
Vgl. Kotler, Philip [Marketing, 1991], S. 263f. sowie Becker, Jochen [Konzeptionen, 1998], S. 248ff.
Das „Domestic Marketing“ unterscheidet zwischen Strategien lokaler, regionaler und nationaler Markterschliessung,
das „International Marketing“ zwischen Strategien der multinationalen, internationalen und globalen Markterschliessung. Vgl. Becker, Jochen [Konzeptionen, 1998], S. 299ff. Im „Domestic Marketing“ kann aufgrund des
nationalen Gesundheits- und Distributionssystems eine vollständige nationale Markterschliessung vorausgesetzt
werden. Eine Differenzierung der eingesetzten Marketinginstrumente kann allerdings durchaus auf regionaler und
lokaler Basis erfolgen. Der Einsatz von (regional) differenzierten Kommunikationsstrategien entspricht der Strategie
des selektiv-differenzierten Marketing, das sich an Kundengruppen orientiert. Zur Problematik globaler Strategien im
Pharmamarketing vgl. Abschnitt 3.1.2.2 und 3.1.2.3.
49
konzentrieren sich auf Kommunikationsstrategie und produktbezogene Ergänzungsleistungen in Verbindung mit einer entsprechenden zielgruppenorientierten Marktsegmentierung.138 Die allgemeine
Zielgruppe der Ärzte wird weiter in Klinikärzte und niedergelassene Ärzte sowie entsprechend ihrer
Fachrichtung differenziert. Darüber hinaus wird häufig ihr Patientenpotential bei der Zielgruppenbildung berücksichtigt.139
Horizontale Ansatzpunkte
Vertikale Ansatzpunkte
(= Definition der strategischen Höhe)
(= Definition der strategischen Breite)
Marktdurchdringung
Marktentwicklung
Produktentwicklung
Präferenzstrategie
Preis-Mengen-Strategie
Massenmarktstrategie
(totale)
Lokale
Segmentierungsstrategie
(partiale)
Regionale
Diversifikation
(totale)
Nationale
Multinationale
Strategiealternativen
(partiale)
Internationale
Globale
Marktfeldstrategien
Marktstimulierungsstrategien
Marktparzellierungsstrategien
Marktarealstrategie
Strategiethemen
Abbildung 3-3: Strategieprofile: Strategische Höhe und strategische Breite140
Während Strategien den Handlungsrahmen festlegen und in einer mittel- bis langfristigen Ausrichtung
sich strukturbestimmend-konstitutiv am Effektivitätskriterium orientieren, trifft die operative Marketingtaktik mit der Wahl des Marketingmix kurzfristige, am Effizienzkriterium orientierte Entscheidungen,
die eher ablaufbestimmend und innerhalb kürzerer Frist zu korrigieren sind.141
Bevor der nächste Teil des Kapitels Marketing und Vertrieb pharmazeutischer Innovationen mit einem
Fokus auf den taktischen Instrumenten des Pharmamarketings diskutiert, zeigt der folgende Abschnitt, welche Ansatzpunkte die Beziehungsstrukturen innerhalb des allgemeinen Ordnungsrahmens
für ein Performance Measurement bieten können.
138
139
140
141
Diesbezüglich entsprechen diese Strategien den Konzeptionen der „Marktsegmentierung mit ausdifferenzierter
Marktbearbeitung“. Unter „echter“ Marktsegmentierung wird hingegen eine segment-spezifische Gestaltung des
gesamten Marketingmix verstanden, die über die käuferspezifische Differenzierung der Produkt- oder Kommunikationsleistung hinausgeht.
Vgl. weitergehend Abschnitt 3.1.2.3.5.
In Anlehnung an Becker, Jochen [Konzeptionen, 1998], S. 353.
Zur weitergehenden Gegenüberstellung von Marketingstrategie und –taktik vgl. Becker, Jochen [Konzeptionen,
1998], S. 143.
50
3.1.1.4 Beziehungsstrukturen im Ordnungsrahmen als Ansatz des Performance Measurements
Ansatzpunkt für ein Marketing-Management kann neben der inhaltlichen Gestaltung auch die Nutzung
von Interdependenzen sowohl zwischen den Ebenen der Marketingkonzeption als auch innerhalb
dieser Ebenen (vgl. Abbildung 3-4) sein. Dieser Abschnitt skizziert zunächst verschiedene Arten von
Beziehungen innerhalb der Ebene der Marketinginstrumente, bevor er anschliessend Beziehungsstrukturen zwischen den Ebenen als Ansatz zum Performance Measurement der Strategieumsetzung
diskutiert.
• Beziehungsstrukturen innerhalb der Marketinginstrumente
Die Berücksichtigung von Beziehungsstrukturen zwischen den einzelnen Marketinginstrumenten wird
als Faktor zur effizienten Strategieumsetzung angesehen. Unter wirkungsanalytischen Gesichtspunkten ist zwischen funktionalen, zeitlichen und hierarchischen Beziehungen zu unterscheiden:142
Ø Die unternehmens- und marktspezifische Ausprägung der funktionalen (inhaltlichen) Beziehungen
zwischen einzelnen Instrumenten und Massnahmen unterstreicht, dass es keinen „rezeptartigen“
Marketingmix geben kann. Idealtypisch können mit zunehmendem Bezug der Instrumente zueinander
vier Typen unterschieden werden: substituierende, konkurrierende, komplementäre und konditionale
Beziehungen. Es ist davon auszugehen, dass es ein erheblicher Anteil der Beziehungen indifferent,
d.h. (subjektiv oder objektiv) nicht zu erkennen oder zuzuordnen sind. In der Praxis liegt die Kenntnis
um diese Wirkungszusammenhänge häufig implizit in der Erfahrung des Entscheidungsträgers. Die
systematische und objektive Verringerung dieses indifferenten Anteils sowie die Kenntnis um Qualität
des Einflusses und dessen Quantifizierung tragen zu einer gezielten Strategieumsetzung in einem
effektiven und effizienten Marketingmix bei.
Ø Die Kenntnis einer bestimmten zeitlichen Abfolge zweier oder mehrerer Marketinginstrumente ist
notwendig, um erwünschte inhaltliche Beziehungen herzustellen oder zu unterstützen bzw. unerwünschte inhaltliche Beziehungen zu vermeiden. Vier grundlegende Typen des Instrumenteneinsatzes sind denkbar: parallel, sukzessiv, intermittierend oder ablösend.
Ø Hierarchische Beziehungen innerhalb des Marketingmix kennzeichnen den Prioritätscharakter einzelner Instrumente, der durch Marketingziele und Marketingstrategie in erheblichem Masse bestimmt
wird.143 Primär erfolgsbegründend sind dominierende Instrumente, wenn sie durch hohe Gestaltungsfreiheit des Unternehmens gegenüber dem Wettbewerb zum Erreichen einer Sonderstellung am
Markt beitragen.144 Grundsätzlich diese kann mit Massnahmen aus jedem Instrumentalbereich
142
143
144
Vgl. Wehrli, Hans Peter [Marketing, 1998], S. 148f.; ebenso Becker, Jochen [Konzeptionen, 1998], S. 649ff.
So kommt den Elementen „product“, „price“ und „place“ allen ein konstitutiver Charakter zu; ohne sie kann in einem
marktwirtschaftlichen System kein Austausch stattfinden. Das Element „promotion“ hingegen ist nicht durch eine
technische Notwendigkeit gekennzeichnet, sondern vielmehr Mittel zur Erreichung herausfordernder Marketing-Ziele.
Vgl. Kühn, Richard [Dominanz, 1985].
51
begründet werden; dabei ist es Aufgabe der Marketingstrategie, zu einem entsprechenden Vorgehen
hinzuführen. Ein idealtypisch starker Strategiebezug dominierender Instrumente verdeutlicht, dass
Interdependenzen nicht nur zwischen einzelnen Instrumenten und Massnahmen bestehen, sondern
auch zwischen den Ebenen von Marketingmix und Marketingstrategie.145
Marketingstrategie
Marktergebnisse
Ressourcen
Product
Price
Kundenproblem
Place
Promotion
Marketing-Mix
Abbildung 3-4: Beziehungsstrukturen innerhalb der und zwischen
den Ebenen einer Marketing-Konzeption
• Beziehungsstrukturen zwischen den Ebenen Marketingmix und –strategie
Bei der Abstimmung des Marketingmix auf die Strategie ist zu berücksichtigen, dass auch die
Instrumente und Massnahmen einen unterschiedlich starken Einfluss auf das Erreichen der strategischen Ziele haben (Abbildung 3-5). Während bestimmte Massnahmen einen starken strategischen
Charakter aufweisen, haben andere Instrumente und Marketingmassnahmen eher taktischen Bezug.
Dieser zeigt sich in einem unterschiedlichen Bindungsgrad der einzelnen Instrumente bzw. ihrer festlegenden Wirkungen am Markt: Entscheidungen in stark strategisch wirkenden Instrumenten sind
häufig struktureller Natur mit mittel- bis langfristigen Bindungsgrad. Instrumente mit stark taktischem
Bezug wirken dagegen eher kurzfristig und sind oft situationsbezogen.146
145
146
Die dominierenden Instrumente des Pharmamarketing sind neben dem Produkt die Kommunikationsmassnahmen
der Sales Force. Im Fokus dieser Arbeit steht der Strategiebezug dominierender Marketingmassnahmen des
Instruments „Kommunikation“.
Die Quantifizierung des Bindungsgrades einzelner Instrumente fällt schwer, da strategische neben taktischen Komponenten zum Tragen kommen; daher kann das Verhältnis der Wirkungskomponenten eines Instrumentes kaum
bestimmt werden.
52
Bei der Festlegung des Marketingmix ist jeweils zu klären, welche Instrumente in der jeweiligen
Entscheidungssituation zur Verfügung stehen (universaler Aspekt), welche Instrumente eingesetzt
werden sollen (selektiver Aspekt), wie und in welchem Umfang diese Instrumente zu handhaben sind
(qualitativer und quantitativer Aspekt) sowie in welcher Reihenfolge (zeitlicher Aspekt) und Kombination (kombinativer Aspekt) dies geschehen soll.147 Diese Auswahl wird durch die Kenntnis um die
Beschaffenheit der Beziehungsstrukturen zwischen Instrumenten und den Ergebnissen erleichtert.
100%
0%
Taktische Wirkung
Strategische Wirkung
100%
0%
n
g
tion atz- isatio lic ions
we ukt
tz- tik kaufs rung
o
z
t
a
t
n
s
m
b
a
s
i
d
s
e
r
s
o Ab rga Pu ela
Ab logis Ve förd
Ab Pro Pre Pr
R
o
Abbildung 3-5: Strategischer und taktischer Einfluss
der Massnahmen und Instrumente im Marketingmix
• Performance Measurement durch Erfassung von Wirkungszusammenhängen
Eine datenbasierte Methode zur Evaluation und Kontrolle dezentraler Entscheidungen im Marketingprozess, mit deren Hilfe auch eine kurzfristige Planung vorgenommen werden kann, steht weiterhin
aus. Die Evaluation des Marketingprozesses konzentriert sich vielfach auf eine Bewertung kommunikationspolitischer Massnahmen mit Hilfe von Konzepten zur Messung der Werbeeffizienz. Während
Konzepte zum Werbeerfolg in unterschiedlichen Differenzierungen eine Feststellung des Prozessergebnisses vornehmen, versuchen Konzepte zur Werbewirkung das Zustandekommen dieser
Ergebnisse zu erklären.148 Verschiedene Modelle konnten teilweise auch empirisch getestet werden,
sind aber aufgrund ihres modellhaften Charakters primär bei konzeptionellen Überlegungen hilfreich;
in spezifischen Entscheidungssituationen können sie jedoch wenig Konkretes zur Entscheidungs-
147
148
Vgl. weiterführend Albers, Sönke [Allokation, 1992] sowie die Untersuchungen von Simon, Hermann [Interaktion,
1992].
Vgl. Pepels, Werner [Werbeeffizienzmessung, 1996], S. 103f. Eine ähnliche Unterscheidung nimmt auch Schürmann
vor: vgl. Schürmann, Uwe [Erfolgsfaktoren, 1992].
53
findung beitragen. Insbesondere der schnellen Verfügbarkeit aktueller, entscheidungsrelevanter
Informationen kommt aber eine besondere Bedeutung zu.
Ein auf diese Bedürfnisse des Marketings ausgerichtetes Performance Measurement will diese Lücke
im Marketing-Management schliessen. Mit Hilfe empirischer Daten soll versucht werden, Aussagen
über die Wirkungen einzelner Marketingmassnahmen auf die strategischen Zielgrössen zu machen.
Die Kenntnis dieser Wirkungszusammenhänge kann zu einer strategiekonformen Umsetzung des
Marketingmix beitragen. Strategiekonformität in Umsetzung und Einsatz der Marketingmassnahmen
kann dann effizient erreicht werden, wenn Kenntnisse über die strategischen Implikationen bei Einsatz
und Gestaltung der Marketingmassnahmen vorhanden sind. Da dominierende Massnahmen vor allem
bei Instrumenten mit hohem strategischem Einfluss vermutet werden, stellt Strategiekonformität dort
einen besonders kritischen Erfolgsfaktor dar.
Das Erkennen der Zusammenhänge zwischen Marketingstrategie und der Wirkung ihrer Umsetzung
durch die Instrumente des Marketingmix ist Aufgabe eines Performance Measurements im Sinne
dieser Arbeit, das damit die methodische Lücke zwischen Performancetreibern und strategiebezogenen Ergebnisgrössen schliessen kann.
3.1.2 Arzneimittelmarketing und –vertrieb
Da ein grosser Teil der Marketingliteratur auf Fragen des Konsumgütermarketings fokussiert ist,
bedarf es an dieser Stelle einer tieferen Durchdringung des pharmazeutischen Marketingmix. Dieser
leitet sich zum einen direkt aus den gesetzlichen Rahmenbedingungen ab, zum anderen aus den
Besonderheiten des Produktes und seines Lebenszyklus, zum Dritten aber auch aus den Besonderheiten der Nachfrageseite bzw. des Distributionsweges.149 Der erste Abschnitt nimmt daher zunächst
eine Positionierung des Pharmamarketings im Verhältnis zu anderen Marketingausprägungen vor.
Während der zweite Abschnitt die Globalisierungstendenzen von Zielen und Strategie behandelt,
erschliesst sich anschliessend das Leistungsspektrum von Arzneimittelinnovationen im nationalen
Marketingmix. Abschliessend werden als zu prüfende Performancetreiber die einzelnen Marketingmassnahmen vorgestellt.
3.1.2.1 Positionierung des Pharmamarketings
Obwohl eine Marketing-Orientierung heute beinahe als „common-sense“ Ansatz angesehen werden
kann, blieben dominante Einflüsse in der pharmazeutischen Industrie bislang in vielen Unternehmen
149
Vgl. hierzu die entsprechenden Ausführungen in Abschnitt 2.2.2.
54
aus. Forschung, Produktorientierung und damit einhergehend die Überzeugung vom determinierten
Markterfolg des medizinisch überlegenen Produktes beherrschen auch heute noch die Denkweise in
vielen pharmazeutischen Unternehmen.150 Die (objektive) Leistungsfähigkeit des Produktes stellt in
den Augen vieler Unternehmen den wesentlichen strategischen Erfolgsfaktor dar, der noch vor den
(durch den Verordner) wahrgenommenen Produktvorteilen rangiert: das Wort „perceived advantage is
everything, objective superiority might be nothing“ ist in vielen Pharmaunternehmen traditioneller F&EPrägung noch nicht verinnerlicht worden.
Typisch für das pharmazeutische Marketing ist daher immer noch eine starke Informationsorientierung
des Verkaufs, da aufgrund der komplexen Struktur und Zusammenhänge innovativer Arzneimittel bei
den Verschreibern hohe Informationsdefizite angenommen werden: innovative Pharmaunternehmen
bieten Produkte an, die oft als mehr oder weniger substituierbar wahrgenommen werden und daher in
hohem Masse erklärungsbedürftig sind.151 Erst die Beseitigung dieser (implizierten) Informationsdefizite erlaubt es den Verschreibern, zwischen scheinbar ähnlichen Medikamenten im gleichen
Indikationsgebiet oder gar innerhalb der gleichen Wirkstoffklasse zu unterscheiden.
Traditionell unterscheidet die Marketinglehre zwischen Konsumgütermarketing, Industrie- oder
Investitionsgütermarketing und Dienstleistungsmarketing. Marketingkonzepte in der Pharmaindustrie
ähneln zwar grundsätzlich denen anderer Branchen, dennoch erfordern die Eigenheiten des Arzneimittelgeschäfts in bestimmten Bereichen ein modifiziertes Vorgehen.
Verschreibungspflichtige Arzneimittel vereinen Eigenschaften von Konsumgütern (grosse Zahl von
Konsumenten) und Investitionsgütern (Investition in F&E, geteilte Nachfrage); Abbildung 3-6 stellt
Eigenschaften und Unterschiede des Marketings dieser drei Branchen gegenüber. Bestimmte Eigenschaften sind im Arzneimittelmarketing bereits etabliert, die im Konsumgütermarketing erst in jüngerer
Zeit Einzug halten. Beispiel hierfür sind die Charakteristika des Beziehungsmarketings, die durch die
starke Vertriebsorientierung im Marketing verschreibungspflichtiger Arzneimittel bereits ihren festen
Platz haben.
Für die Ausgestaltung und Performance des Marketings pharmazeutischer Innovationen lassen sich
aus diesen Überlegungen zwei fundamentale Fragen ableiten:
• Wer sind die primär avisierten Kunden (Patienten / (Fach-) Ärzte / Stakeholder)?
• Was ist der Differenzierungsvorteil des Produktes für diese Kunden gegenüber etablierten
Behandlungsmöglichkeiten?
150
151
Vgl. Corstjens, Marcel [Pharmaceutical, 1991], S. 4f.
Eine Substitution von innovativen Arzneimitteln wird ermöglicht durch ein Ausweichen auf Therapiealternativen oder
immer häufiger auch auf alternative Wirkstoffe der gleichen Substanzklasse. Vgl. hierzu auch Abschnitt 2.3.1.
Kunden
Produkte
staatliche
Regulation
55
-
Konsumgüter
grosse Zielgruppen
relativ leichte
Kaufentscheidungen
-
Industriegüter
kleine Zielgruppen
komplexe Kaufentscheidungen in
der Einkaufsorganisation
-
-
Verbraucher zahlt
-
Käufer zahlt
-
-
hoher Wert pro Einheit
-
kleine Transaktionen mit
relativ geringem Wert pro
Einheit
- Kauf ist wenig entscheidend
(Zeithorizont der Bindung)
- relativ gering
- Patente von untergeordneter
Bedeutung
-
Transaktion bindet den Käufer
lange Zeit
- relativ gering
- Patente unter Umständen von
Bedeutung
-
-
Arzneimittel
grosse Zielgruppen
komplexe Entscheidungen:
Entscheider und Verbraucher gehören
nicht zur selben ökonomischen Einheit
Verbraucher zahlt direkt nur einen
kleinen Teil
kleine Transaktionen zu relativ hohem
Wert
hohes Risiko in den Produkten
Gesundheit des Menschen (ethische
Dimension)
sehr hoch
Patente entscheidend
staatliche Regulation berührt alle
Elemente des Marketingmix
- Innovation entscheidend, aber
- F&E als komplexe, risikoträchtige
70% aller Innovationsanregungen
conditio sine qua non für den
kommen durch den Kunden
Produkterfolg
- „trial and error“ Forschungsansatz
- komplizierter Entwicklungsprozess
durch Versuche am Menschen
(Sicherheit und Ethik)
-
F&E
-
Basisinnovationen für die
meisten Produkte wenig
entscheidend
Abbildung 3-6: Unterschiede zwischen Konsumgütern, Industriegütern und Arzneimitteln152
Entsprechend dem in der Literatur idealtypisch beschriebenen Zusammenwirken von Unternehmensstrategie und Marketingzielen, Marketingstrategie und Marketingtaktik wird dieser Zusammenhang für
einen im deutschen Arzneimittelmarkt operierenden Global Player der Pharmaindustrie dargelegt. Die
Diskussion des Einflusses von globalen Marketingzielen und Marketingstrategien auf die nationalen
Marketingaktivitäten bildet den Einstieg in Möglichkeiten zur Ausgestaltung des Marketingmix.
3.1.2.2 Globalisierung von Marketingzielen und –strategien
Ziel eines globalen Marketings ist regelmässig die Verbesserung der internationalen Wettbewerbsfähigkeit. Für ein forschendes Pharmaunternehmen mit innovativen Produkten ist diese Notwendigkeit
aufgrund der hohen F&E-Kosten ein Zwang. Entscheidungen eines globalen Marketings betreffen
daher vor allem die Frage nach dem Grad der inhaltlichen Standardisierung, d.h. wie dieses gestaltet
werden soll.153 Den strategischen Basisoptionen Standardisierung und Differenzierung werden jeweils
unterschiedliche Kostensenkungs- und Erlöserhöhungspotentiale zugeschrieben.154 Kotler fasst den
152
153
154
In Anlehnung an Corstjens, Marcel [Pharmaceutical, 1991], S. 11.
Zur Unterscheidung zwischen inhaltlicher und formaler Standardisierung im Rahmen der Globalisierung vgl. Wehrli,
Hans Peter [Marketing, 1998], S. 151ff.
Standardisierung bietet den grundsätzlichen Vorteil der Erzeugung von economies of scale; damit einher geht allerdings auch die Gefahr, variierende Bedürfnisse einzelner Märkte zu verfehlen. In der Differenzierung der Marketing-
56
Zusammenhang, der vor allem die globalen Vorgaben der Marketingziele und -strategie betrifft, folgendermassen zusammen:
„[...] while standardization might save some costs, competitors are always ready to offer more of
what the customers in each country want, and the company might pay dearly for replacing longrun marketing thinking with short-run financial thinking. Global marketing yes; global
standardization: not necessarily.“155
Während Skalenvorteile vor allem im Produktions- und Entwicklungsbereich, d.h. im Rahmen der
Produktpolitik, zu realisieren sind, bietet ein hohes Mass an Standardisierung darüber hinaus den
strategischen Vorteil eines einheitlichen Markenauftritts, dem vor allem Erlössteigerungspotentiale
zugeschrieben werden (vgl. Abbildung 3-7). Von einer globalen, einheitlichen Vermarktung eines innovativen Pharmapräparates wird eine Stärkung der inneren Dynamik erwartet. Diese kann nur erreicht
werden, wenn die vermittelten Vorstellungen über das Produkt einander entsprechen. Eine andere
Entscheidung hingegen ist es, ob die Mittel und Methoden zur Vermittlung der Inhalte dieselben sein
müssen. Hier spricht vieles für eine Beibehaltung regionaler und nationaler Vielfalt.156
Potentiale zur...
...Kostensenkung
...Erlöserhöhung
-
Standardisierung
economies of scale
Lern- und Erfahrungskurveneffekte
Verringerung von Planungs- und
Entwicklungsaufwand
effektivere Koordination und Kontrolle
einheitliches Firmen- und Produktimage
(Corporate Identity)
Nutzung von Ausstrahlungseffekten
Chancen zur Homogenisierung von
Ländermarken
-
Differenzierung
economies of scope
Baukastensysteme
Korrekturen der Produktqualität
(Wertanalyse)
Abbau von Servicebedarf
Erhöhung von Kauf- / Preisbereitschaft
durch Anpassung an Kundenbedürfnisse
Möglichkeiten der geographischen
Segmentierung von Märkten
ggf. Bedienung von Marktnischen
Abbildung 3-7: Standardisierung und Differenzierung im globalen Marketing
Pharmazeutische Produkte sind beim Thema der Globalisierung einem Dilemma ausgesetzt (vgl.
Abbildung 3-8): einerseits müssen erhebliche Globalisierungsvorteile erzeugt werden, indem bspw.
F&E, Zulassung und Produktion global organisiert und koordiniert werden. Andererseits bestehen
vergleichsweise hohe lokale Erfordernisse, die das gesamte Spektrum von Marketingstrategie und
Marketingmix betreffen:157 Kompromisse aufgrund angestrebter Globalisierungsvorteile bei Produkt-
155
156
157
strategie liegt die Chance zur Adaption bestimmter Spezifika eines Marktes, die zur vollen Ausschöpfung des Marktpotentials beitragen kann; damit verbunden ist allerdings meist eine Einbusse von Skalenvorteilen.
Kotler, Philip [Marketing, 1991], S. 419.
Vgl. Kießling, Günter [Markenbildung, 1989], S. 313f. Auch in einer empirischen Untersuchung zum Einfluss der
globalen Marketing-Standardisierung auf ausgewählte Performance-Parameter (ROI, ROA, Sales Growth) gelang es
nicht, eine positive Korrelation der Standardisierung des Marketingprogramms mit der Performance des Unternehmens nachzuweisen. Vgl. Samiee, Saeed; Roth, Kendall [Influence, 1992], besonders S. 11ff.
Zu den rechtlichen Gründen eines Zwangs zu lokaler Differenzierung vgl. Kapitel 2.2.
57
gestaltung, Preis, Kommunikationsstrategie und Kernaussagen generieren für den lokalen Markt
häufig suboptimale Ergebnisse.158
Eisenbahn
Flugzeuge
Pharmazeutika
hoch
Globalisierungsvorteil
(Standardisierung)
niedrig
Foto
Globale
Strategie
Internationale
Strategie
Post
Zigaretten
Autos
Mischstrategie
Banken
Multinationale
Strategie
Textilien
Nahrungsmittel
hoch
niedrig
Lokalisierungsvorteil / -erfordernis
(Differenzierung)
Abbildung 3-8: Internationalisierungsstrategien ausgewählter Branchen159
Differenziert man die Potentiale eines globalen Marketing nach internen und externen Erfolgsfaktoren,
so ist ein Schluss auf zwei wesentliche Erfolgsfelder möglich:
• Interne Skaleneffekte lassen sich in verschiedenen Funktionsbereichen erzielen, sollten
aber sorgfältig gegen die Kosten der einhergehenden Kompromisse abgewägt werden.
• In der externen Zielgruppenselektion ermöglicht auch ein globales Marketing die Bildung
von „Cross Cultural Groups“, in denen länderübergreifend Kunden mit homogenen Anforderungen, Einstellungs- und Verhaltensmustern zusammengefasst und mit unterschiedlichen, global standardisierten Marketingprogrammen versorgt werden können.
Skalenvorteile der Standardisierung können dadurch realisiert werden, ohne wesentliche Spezifitäten
bestimmter Kundengruppen gänzlich zu vernachlässigen.
Durch die globale Transparenz von Information in wissenschaftlichen Kreisen gefährden abweichende
Aussagen zum Produkt den einheitlichen Markenauftritt und könnten eine Verunsicherung der Mei158
Vgl. Meffert, Heribert [Marketing-Management, 1994], S. 271f. Insbesondere wird vor übermässiger Standardisierung
gewarnt: „Auf den spezifischen Markt gerichtete Phantasie ist genau das, was ein globales Programm benötigt, um
[...] marktgerecht zu bleiben.“ Vgl. Kashani, Kamran [Fußangeln, 1990], S. 36. Erfolg oder Misserfolg einer globalen
Marketingstrategie sind dabei keinesfalls ausschliesslich durch Produkt oder Marktgegebenheiten determiniert:
Kashani findet in o.g. empirischen Studie fünf grundsätzliche kritische Stolpersteine, die das Ergebnis einer globalen
Marketingstrategie weitgehend vorausbestimmen: Überstandardisierung, Marktforschungsversäumnisse, übermässige Massnahmenkoordination, abnehmende Nachfolgewerbung und inflexible Handhabung.
58
nungsbildner auslösen. In der Pharmaindustrie werden marketingrelevante Themen im F&E-Prozess
daher bereits in einem frühen Stadium der Entwicklung berücksichtigt.160 Dies wurde in der pharmazeutischen Forschung bereits relativ früh in globalem Massstab umgesetzt (vgl. Abbildung 3-9).161
Wissenschaftliche Fortbildungen
Anteil der Marketing Aktivitäten
Pre-Marketing
Phase III
Phase II
Phase I
Anwendungsbeobachtungen
Präklinische Forschung
Screening / Computer Aided Drug Design
Anteil der F&E-Aktivitäten
Zulassung
Div
.S
tud
ien
Musterabgaben
Div
.S
tud
ien
Produktbesprechungen
Phase IV
Phase V
Zeit
Abbildung 3-9: Marketing- und F&E-Aktivitäten im Produktlebenszyklus
Bereits Jahre vor dem Product-Launch werden Meinungsbildner in die Forschungen einbezogen und
durch Publikation ausgewählter Forschungsergebnisse Diskussionen in den Fachkreisen bewirkt.162
Ziel ist es, den Markt vorzubereiten und die Kundenwahrnehmung im Sinne der angestrebten
Produktaussagen gezielt zu entwickeln. Auf Basis der Forschungs- und Diskussionsergebnisse
werden entsprechend der zu erwartenden Kundenwahrnehmung global abgestimmte, schlüssige
Kommunikationsstrategien erarbeitet.
159
160
161
162
Vgl. Perlitz, M. [International, 1995], S. 326f. Ähnlich Meffert, Heribert [Marketing-Management, 1994], S.270ff.
Im Zusammenhang von Marktorientierung und Performance wird in neueren Studien Innovation als verbindendes
Glied diskutiert. Untersuchungen kommen zu dem Schluss, dass Ressourcen bereits im frühen Phasen der Produktentwicklung zugunsten einer Marktorientierung eingesetzt werden sollten. Vgl. Han, Jin K.; Kim, Namwoon;
Srivastava, Rajendra K. [Performance, 1998].
Hingegen ist bspw. für die Nahrungs- und Genussmittelindustrie eine von einem „lead-country“ ausgehende Strategie des „gezielten Experimentierens“ sehr verbreitet; globale Konzepte dagegen sind weder populär noch haben
sie - meist mangels konsequenter Umsetzung insbesondere im Bereich der Marktforschung - eine Chance auf Erfolg.
Vgl. van Mesdag, Martin [Irrweg, 1987].
Die Integration einer grösseren Menge von Meinungsbildnern in die Forschung geschieht zum einen bei der Durchführung der für die Zulassung notwendigen klinischen Studien und ist damit notwendige Voraussetzung der Produktentwicklung. Zum anderen werden von den grossen forschenden Pharmaherstellern neben den Zulassungsstudien
sog. Mega- oder Endpunktstudien durchgeführt, deren grosse Patientenzahl international sehr viele Prüfzentren
erfordert. Drittens ist es auch für die Marktvorbereitung interessant, Forschungsaktivitäten einzelner Lehrstuhlinhaber
aktiv zu unterstützen, damit sich diese bereits vor der Zulassung mit der neuen Substanz vertraut machen,
Kompetenzträger werden und später als Meinungsbildner aktiv in Marketingaktivitäten eingebunden werden können.
59
Die Vorgaben einer globalen Marketingstrategie schränken die Freiheitsgrade der nationalen Einheiten eines Konzerns in Marketingstrategie und Marketingmix ein. Bei der Entwicklung eines Performance Measurement-Systems für nationale, regionale und lokale Marketing- und Vertriebsaufgaben
ist es notwendig, die jeweils zur Verfügung stehenden Massnahmen des Marketingmix zu kennen, um
Kosten, Nutzen und Wirkung beurteilen zu können.
3.1.2.3 Nationaler Marketingmix: Leistungsspektrum innovativer Arzneimittel
Das Leistungsspektrum einer pharmazeutischen Innovation besteht – anders als beim Generikum –
nicht im Produkt allein. Innovative Präparate erfordern ein höheres Mass an Aufklärung und
Information, so dass neben der Produktpolitik auch die Kommunikations- und Teile der Distributionspolitik das Leistungsspektrum wesentlich gestalten.163 Im Bereich verschreibungspflichtiger, innovativer Arzneimittel kann das Präparat selbst (die physische Ware) auch mit der Hardware, die
Leistungen um das Präparat mit der Software verglichen werden. Erst das Zusammenkommen von
Präparat und Wissen um das Präparat erzeugt die pharmakotherapeutische Problemlösung für den
Patienten.
Der Marketingmix ist die operative Seite des Marketings zur Umsetzung strategischer Zielvorgaben
und umfasst eine im Sinne der Strategie optimale Kombination der absatzpolitischen Instrumente.164
In Anlehnung an das „4-P-System“ (Product, Price, Promotion, Place) von McCarthy hat sich auch in
der deutschsprachigen Literatur und Praxis weitgehend eine Vierteilung zur Ordnung des
Marketinginstrumentariums durchgesetzt, die auch dieser Arbeit zugrundegelegt wird:165
Um den Besonderheiten im Pharmamarketing gerecht zu werden, wird McCarthy´s Konzept häufig um
drei weitere P´s ergänzt: Patient, Prescriber und Positioning. Sie stellen zwar keine Instrumente im
Sinne der anderen vier P´s dar, verdeutlichen aber weitere zentrale Elemente des Pharmamarketings.
163
164
165
Diese Auffassung vertritt auch Gehrig, Walter [Pharma Marketing, 1992], S. 187f.
Im Sinne einer sauberen begrifflichen Trennung wird wie folgt unterschieden: das Marketinginstrumentarium bildet
die Gesamtheit aller Marketinginstrumente („4 Ps“), welche wiederum einzelne Marketingmassnahmen umfassen.
Vgl. McCarthy, J.E. [Basic, 1960]. In der deutschsprachigen Marketing-Literatur vgl. Nieschlag, Robert; Dichtl, Erwin;
Hörschgen, Hans [Marketing, 1997]; Meffert, Heribert [Grundlagen, 1998]; Weinhold-Stünzi, Heinz [Lektionen, 1991].
Gutenberg unterscheidet ähnlich in Absatzmethode, Produkt- und Sortimentsgestaltung, Werbung und Preispolitik:
vgl. Gutenberg [Absatz, 1968]. Andere Autoren sehen den Preis als Teil der Angebotspolitik und schlagen daher eine
3er-Systematik vor, die sich ihrer Auffassung nach in der Praxis stärker durchgesetzt hat. Vgl. mit zahlreichen
Verweisen Becker, Jochen [Konzeptionen, 1998], S. 488ff. In dieser Arbeit wird die Auffassung vertreten, dass in
dieser Logik auch andere Instrumente zur Leistungs- oder Angebotspolitik zu zählen wären, da das Leistungsspektrum bestimmten Produkte dem Verbraucher durch Werbeaussagen auch ein emotionales Erlebnis vermitteln
und Prestige verleihen. Kotler erweitert in seiner Konzeption des Mega-Marketing die Aktionsparameter um zwei
weitere Ps: Public Relations und Power. Vgl. Kotler, Philip [Megamarketing, 1986].
60
3.1.2.3.1 Product: Marktleistungsgestaltung durch Hardware und Software
Die Produktleistung stellt als Anfangspunkt jeglicher Marktgestaltung auch den Ansatz für jede Art der
Kunden- und Marktorientierung, also eines konsequenten Marketings dar. Zentral für die Entwicklung
und Vermarktung eines erfolgreichen Produktes ist es, dem Kunden Problemlösungen für existierende
oder neu zu schaffende Bedürfnisse zur Verfügung zu stellen.166
Ziel von integrierten Leistungs- / Kundensystemen ist es, Lösungen für spezifische Kundengruppen zu
entwickeln. Durch „mass customization“ einer von einem individuellen Kunden empfangenen Gesamtleistung kann beispielsweise durch kundenspezifisch variierende Zusatz-, Neben- und Serviceleistungen verwirklicht werden (vgl. Abbildung 3-10). Zwar wird das (Kern-) Produktprofil für innovative
Arzneimittel durch langjährige F&E sowie regulatorische Bestimmungen festgelegt; die „Nutzenschalen“ um das Produkt herum hingegen sind jedoch durch eine entsprechende Kommunikationspolitik in einem gesetzlich vorgegebenen Rahmen zu gestalten (z.B. Patientenbroschüren Weiterbildungen, Veranstaltungen).167
Die Schaffung einer Marke bietet dem Produkt die Möglichkeit, unverwechselbar mit einer Problemlösung in Verbindung gebracht zu werden und schafft damit eine über die Dauer des Patentes hinausgehende Beziehung von Arzt und Patient zu Produkt und Unternehmen.
Die Produktpolitik ist besonders von Ansätzen globaler Standardisierung betroffen. Zubereitungen,
Wirkstärken und Packungen erfordern nur eine geringe Variationen der Hardware als Kernprodukt.
Auch die Software in Form von Studien, die für Zulassung und Vermarktung bedeutsam sind, ist
global weitgehend einheitlich. Die kulturellen Unterschiede in der Art der Behandlung und in der Form,
wie diese durch das jeweilige Gesundheitssystem unterstützt wird, erscheinen zwar immens, sind
aber aufgrund der Dominanz des Mainstreams der westlichen (Schul-) Medizin in den absatzstarken
166
167
Ein wichtiges Konzept für die Produktpolitik ist der „Produktlebenszyklus“, dessen Verlauf und Phasen Hinweise für
das gezielte „Produktlebenszyklus-Management“ zur Produktgestaltung, Produktpositionierung und zu weiteren
Investitionen in und um das Produkt geben. Vgl. die grundlegenden, sehr frühen angloamerikanische Ansätze von
Levitt 1965 und Penrose 1952. Marketing-orientierte Ansätze erarbeiteten Pfeiffer, W.; Bischof, P. [Produktlebenszyklus, 1981] sowie insbesondere hinsichtlich der Werbung Schürmann, Uwe [Erfolgsfaktoren, 1992]; kostenrechnungsorientierte Ansätze legen Wübbenhorst, Klaus L. [Konzept, 1984] und Back-Hock, Andrea [Produktlebenszyklus, 1992], in der angelsächsischen Literatur White, G.E.; Ostwald, P.F. [Life Cycle Costing, 1976] und
Shields, M.D.; Young, S.M. [Model, 1991] dar.
Im Konsumgüterbereich werden auch Fragen der Marke und der Verpackung intensiv diskutiert; allerdings ist für Arzneimittel kritisch zu hinterfragen, ob der vermeintliche zusätzliche Nutzen tatsächlich für eine Kundengruppe relevant
ist und ein nachhaltiger Differenzierungsvorteil erzielt wird. Zur Gestaltung der Produktleistung über den Lebenszyklus gibt es im Pharmamarketing folgende Ansatzpunkte: Indikationserweiterungen, Entwicklung von verschiedenen Wirkstärken, innovative Darreichungsformen, Branding durch Verpackung und Logo, fortlaufende Erweiterung
der medizinisch-wissenschaftliche Informationen zum Produkt, Art der Informationsvermittlung und Qualität der Hardund Software. Vgl. Gehrig, Walter [Pharma Marketing, 1992], S. 94ff.
61
Märkten relativ gering.168 Die Diffusion einer innovativen pharmakotherapeutischen Problemlösung ist
wesentlich abhängig von den Ergebnissen der Zulassungsverfahren, von ihrer Akzeptanz am Markt,
von ihrer Überzeugungskraft und von der finanziellen Leistungsfähigkeit des Gesundheitssystems.
Insgesamt sind die nationalen Einflussmöglichkeiten auf die Hardware eher als gering einzustufen,
wogegen bei der Software grössere Gestaltungsmöglichkeiten und Freiräume bestehen.
Leistung
Markt
Emotionales Profil und Kundenerlebnis
Integriertes Projektmanagement
Integration der Leistung
Produkt
z.B. Wirkstärken
z.B. Darreichungsformen
individuelles Marketing
Produktsystem
generelles
Marketing
Sortiment
segmentiertes Marketing
Dienstleistung
z.B. Beratung und wissenschaftliche Information
z.B. Anwendungsbeobachtungen und Studien
z.B. Fortbildungsveranstaltungen
z.B. individuelle Massnahmen / lokale Fortbildungsveranstaltungen
Leistungssysteme
Kundensysteme
Abbildung 3-10: Aufbau von Leistungs- und Kundensystemen169
3.1.2.3.2 Price: geringe Gestaltungsmöglichkeiten in der Preispolitik
Ziel der Preis- oder Kontrahierungspolitik ist es, den Preis im Verhältnis zur Produktleistung so zu
gestalten, dass sich für den Kunden, d.h. hier Patient und Kostenträger, ein positiver Nettonutzen
(entspricht Nutzen minus Preis) ergibt.170 Obwohl die Preissetzung in der Mikroökonomik traditionell
168
169
170
Die gilt vor allem im Vergleich mit anderen Branchen, bei denen eine starke nationale Differenzierung besonders in
emotional geprägten Märkten festgestellt wird. Vgl. die empirischen Studien von Kashani, Kamran [Pitfalls, 1989] und
Roth, Martin S. [Socioeconomics, 1995].
In Anlehnung an Christian Belz [Leistungsmanagement, 1995], S. 116.
Der Marketing-orientierte Ansatz der Preisfestsetzung baut darauf, dass Kunden ihren Nutzen, gemessen an der
Problemlösungsfähigkeit des Produktes, mit dem geforderten Preis in ein Verhältnis setzen und auf dieser Basis
entscheiden. Zur Verbesserung ihrer Wettbewerbsposition haben Unternehmen die Möglichkeit, entweder den vom
Kunden wahrgenommenen Nutzen zu erhöhen (Leistungsvorteil-Ansatz), oder den vom Kunden wahrgenommenen
Preis zu senken (Preisvorteil-Ansatz). Vgl. Simon, Hermann [Pricing, 1995], S. 5f.
62
einen breiten Raum einnimmt, blieb die Anwendung ihrer Modelle in der Praxis aufgrund der einhergehenden Vereinfachungen und damit der geringen Umsetzbarkeit eher eingeschränkt.171 Unter
praxisbezogenen Aspekten werden daher drei grundlegende Methoden zur Preisbestimmung unterschieden: kosten-, nachfrage- und wettbewerbsorientierte Preisbildung.172
Ø Die Problematik einer konsequent kostenorientierten Preisbildung liegt in der Trennung der
Produktleistung begründet: in der Transaktionsbeziehung „Geld gegen Ware“ erhält der Kunde
„Patient“ primär die „Hardware“; die Produktleistung der Software „Wissen um Produkt und Therapie“
wurde bereits vor dem Therapieentscheid an den Arzt vermittelt: sie steht also nur in indirektem
Zusammenhang mit dem Verkaufserfolg der Hardware, d.h. ihre Kosten lassen sich weder der
einzelnen Verordnung noch einem einzelnen Arzt verursachungsgerecht zuordnen. In diesem Sinne
verursacht die Software eines innovativen Präparates ausschliesslich Gemeinkosten; darüber hinaus
kommt ihr in hohem Masse der Charakter eines öffentlichen Gutes zu, das frei zugänglich und nicht
an Konsum bzw. Verordnung des Präparates selbst gebunden ist.
Ø Das Pricing innovativer Arzneimittel ist aufgrund der vielfältigen nationalen Regulierungen
variierenden Einschränkungen unterworfen, welche auch die Möglichkeit einer nachfrageorientierten
Preisbildung einschränken.173 Die Preispolitik wird unter dem Druck der Gesundheitssysteme zunehmend von Kosten-Nutzen Gesichtspunkten geprägt.174 Im Zuge der Einführung von Arzneimittelbudgets mit entsprechenden Haftungsregelungen sowie einer stärkeren Beteiligung des Patienten an
den unmittelbaren Kosten seiner Erkrankung rücken diese Daten zunehmend in das Interesse von
Verbänden, Ärzten und Patienten.175 Arzneimittelbudgets bewirken einen indirekten Preisdruck, der
sich aber bisher eher in der Zahl der Verordnungen als in Preissenkungen der Hersteller niederschlug, da gerade im innovativen Bereich gegenüber den Verordnern die Leistungskomponente
stärker betont wird als eine Diskussion um den Preis.
171
172
173
174
175
Vgl. Simon, Hermann [Pricing, 1995], S. 24ff.
Vgl. Nieschlag, Robert; Dichtl, Erwin; Hörschgen, Hans [Marketing, 1997] S. 361ff.; ähnlich Meffert, Heribert
[Grundlagen, 1998], S. 492ff.; Kotler, Philip; Bliemel, Friedhelm [Management, 1992], S. 753ff. Den Zusammenhang
zwischen kostenorientierter Preisbildung und Entwicklung der Vollkostenrechnung unter dem Einfluss eines Preisüberwachers in Deutschland während des „Dritten Reiches" beschreiben Pfaff, Dieter; Weber, Jürgen [Zweck, 1998],
S. 153f.
Dabei kann zwischen relativen Preisregulierungen durch Preisspannenverordnungen wie in Deutschland und absoluten Eingriffen in die Preisgestaltung wie in Italien unterschieden werden. Während in Deutschland, USA und
Dänemark für Hersteller weitgehend Preissetzungsfreiheit gilt, sieht Grossbritannien Cost-Plus Regelungen vor; in
Italien und Frankreich herrscht ein staatliches Preisdiktat durch Preissetzung bei der Zulassung. Vgl. Abschnitt 2.2.3.
Die Sammlung von sozioökonomischen Daten beginnt im Rahmen der globalen Produktentwicklung bereits während
der Phase III Studien und bedeutet zusätzlichen Aufwand für F&E in erheblichem Umfang. Die gesammelten Argumente werden bisher vornehmlich defensiv gegenüber den regulierenden Stellen des Gesundheitswesens eingesetzt; offensiv gegenüber Arzt und Patienten spielen sie bisher eine untergeordnete Rolle. Vgl. Kucher, Eckhard
[Parallelimport, 1999], S. 15.
Vgl. Abschnitt 2.3.2 sowie Gehrig, Walter [Pharma Marketing, 1992], S. 109.
63
Ø Bei der wettbewerbsorientierten Preisbildung wird das Preisniveau des entsprechenden Marktes,
insbesondere des Preisführers, im Verhältnis zu seinem therapeutischen Nutzen berücksichtigt.176
Unter Berücksichtigung der eigenen Kostenstrukturen ist sie das im Pricing von Arzneimittelinnovationen vornehmlich eingesetzte Verfahren. Dabei kann grundsätzlich zwischen Preisüberbietung
und Preisunterbietung unterschieden werden. Letztere führt zu einem in der Regel irreversiblen Preisverfall des gesamten Marktes, der regelmässig bei Auslauf des Patentschutzes eines Originalpräparates und dem damit verbundenen Auftreten von Generika beobachtet werden kann.177
Die unternehmensinterne Steuerung der Preisentscheidung ist zur übergeordneten Kontrolle der internationalen Preisdifferenzierung meist zentral organisiert. Aufgabe einer zentralen Preispolitik ist es,
abhängig von der aktuellen und zukünftigen Wettbewerbslage für jeden Markt eine individuelle Preisobergrenze durchzusetzen, um die globale Rentabilitätsziele eines Präparates zu erreichen.178 Das
Marketinginstrument „Preis“ kann daher im Rahmen des nationalen Marketingmix kaum genutzt
werden, da auch seitens des Gesetzgebers die maximalen Preisaufschläge für jede Handelsstufe
durch die Arzneimittelpreisverordnung festgelegt werden.179 Durch Ausbau der Leistungssysteme der
Produktpolitik wird daher versucht, Differenzierungsvorteile zu erreichen und in einer Art indirekter
Rabattpolitik Anreize für Absatzmittler (d.h. den Arzt als Verordner) zur Ausschöpfung von Marktpotentialen schaffen.180
3.1.2.3.3 Promotion: Kommunikationspolitik und Marktbearbeitung
Aufgabe der Kommunikationspolitik ist die Schaffung der notwendigen Profilleistung des Produktes:
durch Vermittlung der zentraler Produktaussagen in der gezielten Kommunikation mit wichtigen Zielund Anspruchsgruppen des Unternehmens sowie des Produktes wird ein markt-, d.h. wettbewerbsund kundenadäquates Image geschaffen. Durch die zunehmende Austauschbarkeit der Produkte und
176
177
178
179
Zur Unterteilung in dominierende und barometrische Preisführerschaft vgl. Nieschlag, Robert; Dichtl, Erwin; Hörschgen, Hans [Marketing, 1997] S. 412f. Empirische Hinweise auf die dominierende Preisführerschaft im Automobil-,
Mineralöl- und Zigarettenmarkt gibt Simon, Hermann [Preismanagement, 1992], S. 201.
Diese Einschränkung gilt für die hier behandelten verschreibungspflichtigen Arzneimittelinnovationen und damit vor
allem für global operierende Pharmaunternehmen. Für Generika, die in der Regel durch mittelständische Unternehmen nationaler oder allenfalls internationaler Prägung angeboten werden, stellt der Preis eines Schlüsselinstrumente des Marketingmix dar.
Vgl. Abschnitt 2.1. Das weitverbreitete Image „teurer Arzneimittel“ greift ein Artikel der NZZ auf und bringt
anschaulich die Gründe für hohe Preise und nationale Preisdifferenzierungen in die öffentliche Diskussion ein. Vgl.
Hm [Pharmapreise, 1999].
Dies bestätigt ein Gerichtsurteil gegen einen Apotheker, der an ihn gewährte Rabatte an seine Kunden weitergeben
wollte, um damit die preisabhängige Zuzahlung des Patienten zu vermindern: die gesetzlich vorgeschrieben Preisspannen beziehen sich regelmässig auf die vom Hersteller festgesetzten Listenpreise und nicht auf die tatsächlich
gezahlten Preise.
64
ihrer Problemlösungen durch ihre (technische) Assimilation können kommunikationspolitische
Instrumente durch den Aufbau von Marken Wettbewerbsvorteile durch Differenzierung schaffen.181
Für das Marketing von Arzneimittelinnovationen hat vor allem die weiter gefasste Verkaufsförderung
Bedeutung. Allgemein kann sie nach verschiedenen Ansatzpunkten strukturiert werden: während sich
die Verkäufer-Promotions auf die eigene Absatzorganisation beziehen, konzentrieren sich HändlerPromotions auf die Absatzmittler und Consumer-Promotions auf den Verbraucher.
Zur Umsetzung von absatzmittlergerichteten Stimulierungsstrategien kombiniert die Verkaufsförderung verschiedene Instrumente des Marketingmix: Anreize für die Zielgruppen der Verkaufsförderungsaktivitäten können mit Leistungsausweitungen oder zusätzlichen Beratungsaktivitäten
verbunden sein.182 Verkaufsförderung hat im allgemeinen durch den häufig unmittelbaren Vertragsabschluss einen sehr stark taktisch-operativen Charakter, der allerdings im Arzneimittelmarketing
aufgrund eines fehlenden Vertragsabschlusses weniger offenbar wird. An Stelle des Vertragsabschlusses tritt der langsame Aufbau einer stabilen, von Vertrauen geprägten Beziehung zwischen
dem Arzt als Absatzmittler und dem Unternehmen.
Die pharmazeutische Kommunikationspolitik hat – im Unterschied zum Konsumgüterbereich – weniger den Charakter eines ausschliesslich absatzfördernden Instrumentes als vielmehr den Zweck einer
Information des Verschreibers über das Pharmakon und seine Anwendung.183 Die besonderen Eigenschaften innovativer Arzneimittel bedingen einen hohen Informations-, Aufklärungs- und Schulungsbedarf; die persönliche Kommunikation mit den Verschreibern ist kritischer Erfolgsfaktor der Industrie:
„The sales force muscle of drug companies is and will be, together with the quality of their
products, the most important factor in obtaining successful product penetration and product
profitability.“184
Eine Untersuchung zu den Informationsquellen des Arztes bestätigt die exponierte Stellung der
Information durch einen wissenschaftlichen Aussendienst (vgl. Abbildung 3-11). Darüber werden
Veröffentlichungen in der Fachpresse sowie Fortbildungsveranstaltungen und der Meinungsaustausch
mit Kollegen geschätzt. Besondere gesetzlichen Bestimmungen schützen den Arzt im Arzneimittel180
181
182
183
184
Vgl. Meffert, Heribert [Grundlagen, 1998], S. 347.
Werbung steht als eines der ältesten Marketinginstrumente in vielen Marketingkonzeptionen im Vordergrund,
während Public Relations (PR) erst in jüngerer Zeit die Rolle der Werbung auf einen erweiterten Kreis von Stakeholdern überträgt. Kotler misst der PR in einem Konzept des „Megamarketing“ eine eigene Stellung neben den
klassischen 4Ps zu. Vgl. Kotler, Philip [Megamarketing, 1986].
Vgl. Becker, Jochen [Konzeptionen, 1998], S. 587f.
Vgl. weitergehend Gehrig, Walter [Pharma Marketing, 1992], S. 111ff. Zur Bedeutung und Qualität der Information
durch den Pharmareferenten vgl. Ziegler, Michael G., Lew, Pauline, Singer, Brian C. [Accuracy, 1995]; ähnlich
Andaleeb, Syed Daad, Tallman, Robert F. [Physician, 1995].
Corstjens, Marcel [Pharmaceutical, 1991], S. 218.
65
marketing dabei vor unsachlicher, übertriebener oder irreführender Werbung in weitergehendem
Masse als „normale“ Konsumenten.185
Rang
1.
2.
3.
4.
5.
Allgemeine medizinische Informationen
Fachpresse, Fachzeitschriften
Fortbildungsveranstaltungen
Fachgespräche/ Erfahrungsaustausch mit Kollegen
Firmenbroschüren
Mitarbeit bei Forschungsprojekten
Informationen betreffend neuer Produkte
Ärztebesucher (Pharmareferenten)
Fachpresse, Fachzeitschriften
Inserate in der Fachpresse
Fortbildungsveranstaltungen, Symposien
Fachgespräche mit Kollegen
Abbildung 3-11: Präferenzen des Arztes hinsichtlich seiner Informationsquellen186
Aufgrund der Einschränkungen hinsichtlich Inhalt und Zielgruppe der Informationen besteht eine
wesentliche Entscheidung in der Gestaltung der Art der Kommunikation. Corstjens schlägt ein Modell
vor, in das die Bedeutung der Produkte für den Verschreiber (Verschreibungsrisiko, Unsicherheit über
die Innovation, klinisches Interesse) sowie der Grad der Rationalität der Entscheidung (medizinische,
produktbezogene Argumente vs. Gewohnheit, Produkt- oder Firmenloyalität, Einfluss des Produktes
auf einen spezifischen Patienten) einfliessen (vgl. Abbildung 3-12). Basierend auf der Klassifizierung
des Produktes kann nach diesem Raster die Kommunikationsstrategie abgestimmt werden.
Reassure /
legitimize:
high
Involvement
low
Inform:
Symposia
Dinnerdiscussions
Peer Group Support
Journal Advertising
• Specialized Detailing
• Opinion Leaders in
hospitals (Symosia,
Presentations)
• Facts based
on Studies
Generate feeling:
Habit information:
• Simple Messages
• Advertising
• Simple Messages
• Direct Mailing
• Journal Ads
•
•
•
•
low
high
Degree of Rationality
Abbildung 3-12: Strategieempfehlungen in der pharmazeutischen Kommunikationspolitik187
Arzneimittelinnovationen sind in der Regel im Quadranten hohes „Involvement“ bei hoher Rationalität
angesiedelt; dies gilt besonders für die Zielgruppe der „Innovators“ und „Early Adaptors“, die meist in
185
186
187
Vgl. Abschnitt 2.2.3.
Gehrig, Walter [Pharma Marketing, 1992], S. 116.
In Anlehnung an Corstjens, Marcel [Pharmaceutical, 1991], S. 220.
66
Kliniken oder kliniknahen Bereichen tätig sind und als regionale oder nationale Opinion Leader fachliches Ansehen geniessen. Aufgrund des Risikos, dieses Ansehen zu verlieren, sind diese Gruppen
vor allem über gesicherte wissenschaftliche Kenntnisse zu erreichen und für Innovationen zu mobilisieren. Der wissenschaftliche pharmazeutischer Aussendienst ist zur Distribution der produktbezogenen Software daher ein geeignetes Medium.
3.1.2.3.4 Place: Distributionspolitik durch Beziehungsmarketing
Die Distributionspolitik verfolgt die Aufgabe, durch Gestaltung der Bereiche Absatzweg, Absatzorganisation und Absatzlogistik die in der Strategie definierte Präsenzleistung der Produkte zu
schaffen. Während Absatzweg und Absatzlogistik für das Pharmamarketing von Innovationen eine
untergeordnete Rolle spielen, kommt der Ausgestaltung der Absatzorganisation weitreichende
Bedeutung zu: Sie bildet mit der Aufgabe der aquisitorischen Distribution die Schnittstelle zum
Kunden.188 Grundsätzlich kann diese Aufgabe auch im Arzneimittelmarketing von unternehmenseigenen und unternehmensfremden Kräften wahrgenommen werden, wobei beide Ansätze auch (für
den Kunden offen oder verdeckt) kombiniert werden können. Unmittelbar mit der Absatzorganisation
verbunden ist die strategiekonforme Gestaltung von Entlohnungs-, Incentive- und Anreizsystemen, zu
der ein entsprechend ausgerichtetes Performance Measurement einen Beitrag leisten kann.
Der pharmazeutische Aussendienst trägt zur beschleunigten Verbreitung von Innovationen bei, um
Ärzte als Entscheidungsträger in ihrer Meinung zu festigen. Eigenschaften und Fähigkeiten des
Aussendienstes sind kritische Faktoren für seine Reputation und beeinflussen das persönliche
Verhältnis zwischen Pharmareferent und Arzt; Kotler nennt sechs Eigenschaften eines gut ausgebildeten pharmazeutischen Aussendienstes:189
•
•
•
•
•
•
Kompetenz: Wissen und Fähigkeiten um Produkt und Markt
Höflichkeit, Freundlichkeit und Rücksichtnahme
Glaubwürdigkeit190
Zuverlässigkeit
Interesse am Kunden (Responsiveness)
Kommunikation: Verständnis für die Belange und Interessen des Kunden.
Gerade im Bereich der sehr erklärungsbedürftigen innovativen Arzneimittel kommt dem Verhältnis
zwischen Pharmareferent und Arzt ein hoher Stellenwert zu. Die voranstehenden Eigenschaften
188
189
190
Der Absatzweg ist gesetzlich vorgegeben und die Absatzlogistik wird durch eine geringe Anzahl von
Grosshandlungen übernommen, deren Lieferfähigkeit sicherzustellen ist. Vgl. Abschnitt 2.2.2.
Vgl. Kotler, Philip [Marketing, 1991], S. 300 mit Bezug auf Crowther, Claire et al. [Pharmaceutical Salesforce, 1995].
Zur Bedeutung der Glaubwürdigkeit des Marketingmix vgl. Koob, Clemens; Weber, Michael [Authentizität, 1999].
67
gelten in besonderem Masse, da bei der Adaption von Innovationen persönliche Einflussnahme eine
wichtige Rolle spielt. Ihre Bedeutung ist in den Phasen der Bewertung von Innovationen besonders
hoch.191
Prüfmöglichkeiten
Search
Qualities
Experience
Qualities
Autoreparatur
Medizinische
Beratung
Rechtsberatung
Verschreibung
v. Arzneimitteln
Kinderbetreuung
Frisör
Restaurants
Urlaub
Autos
Häuser
Möbel
Edelsteine
Kleidung
leicht zu
bewerten
Fernsehreparatur
Dienstleistungen
Sachgüter
schwer zu
bewerten
Credence
Qualities
Abbildung 3-13: Prüfmöglichkeiten unterschiedlicher Güter und Leistungen:
Beziehungsmarketing und Informationsökonomik192
Die herausragende Bedeutung eines Vertrauensverhältnisses kann weiter durch die geringen Prüfmöglichkeiten zur Wirkweise des Produktes erklärt werden (vgl. Abbildung 3-13). Im Unterschied zu
anderen Gütern können der Arzt als Verordner und selbst der Patient als Konsument die Wirkung
eines Medikamentes nur in den seltensten Fällen treffend beurteilen.193 Die Auswahl von Arzneimitteln beruht in hohem Masse auf „credence qualities“, da ihre Wirkweise schwer zu beurteilen ist
und die Prüfmöglichkeiten ihrer Wirkung erst ex post oder gar nicht gegeben sind. Besonders wird
dies bei sehr langfristigen oder vorbeugenden Therapiegebieten (Arteriosklerose, Osteoporose,
medikamentöse Behandlung der gutartigen Protatavergrösserung) sichtbar, aus denen auch die
Daten der empirischen Untersuchung stammen: hier besteht die erwünschte Wirkung im Ausbleiben
schwerwiegender medizinischer Ereignisse mit einem Zeithorizont von mehreren Jahren.
191
192
193
Vgl. Kotler, Philip [Marketing, 1991], S. 343f.
Vgl. Zeithaml, V.A. [Differ, 1991], S. 40, zitiert nach Becker, Jochen [Konzeptionen, 1998], S. 712. Diese Einteilung
basiert auf Erkenntnissen der Informationsökonomik und ist wesentlicher wichtiger Bestandteil eines transaktions-(kosten-)-orientierten Marketings; es bietet aber auch als Ansatzpunkte für ein strukturiertes Beziehungsmarketing.
Vgl. Wehrli, Hans Peter; Wirtz, Bernd W. [Mass Customization, 1997], S. 119f.
Dies ist mit der Vielfalt der Einflussfaktoren zu erklären, die neben dem Präparat auf den Patienten einwirken und
faktisch (Einnahmemodus, Compliance, Wechselwirkung mit Nahrung oder anderen Arzneimitteln) oder psychologisch (Placebo-Effekt) die Wirkung des Medikamentes unterstützen oder hemmen.
68
Ansätze des Beziehungsmarketings stellen daher die Gestaltung einer wechelseitigen Beziehung
zwischen Unternehmen und seinen Partnern in den Vordergrund.194 Als konzeptionelle Grundlage zur
Gestaltung von Werte- und Leistungssystemen begründet das in den 80er Jahren in der angelsächsischen Literatur eingeführte Beziehungsmarketing eine grundlegende Wandlung des traditionell
transaktionsorientierten Marketingverständnisses. Obwohl Transaktionen immer Bestandteil von
Beziehungen sind, begründen letztere – den Bedarf an einem Transaktionsgut vorausgesetzt – zu
einem grossen Teil die Ausgestaltung weiterer Transaktionen.195 Neben der Zielsetzung der Erhaltung
von langfristigen Beziehungen steht auch die Schaffung und Gestaltung von neuen Beziehungen zu
weiteren Kooperationspartnern. Die Interaktion mit ausgewählten Kunden, Lieferanten und Wettbewerbern wird als wertgenerierende Quelle angesehen.196
Mit der vorausschauenden Orientierung an künftigen Transaktionen geht Beziehungsmarketing über
den rein operativen Fokus eines kundenbezogenen Marketing-Managements hinaus; kommunikationspolitische Massnahmen haben hier als Medium zwischen-„menschlicher“ Beziehungen von
Unternehmen und Kunde einen besonderen Stellenwert.
Die grundsätzlichen Veränderungen des Marketingverständnisses bei einer beziehungsorientierten
Ausrichtung verdeutlicht Abbildung 3-14. Das pharmazeutische Marketing verschreibungspflichtiger
Arzneimittel erhält aufgrund der hohen Bedeutung der persönlichen Beziehung zwischen Pharmareferent und Arzt in seiner strukturellen Ausrichtung in diesem Konzept eine theoretische Fundierung.
Auch in neueren Forschungen zum Kommunikationsmanagement in der Pharmaindustrie steht die
Entwicklung langfristiger und profitabler Kundenbeziehungen im Mittelpunkt, um den sich Ziele, Zielgruppen, Themen, Instrumente und Aufgabenfelder des Marketings gruppieren.197
194
195
196
197
Ein Ursprung des Beziehungsmarketings ist der Investitionsgüterbereich, in dem Marketingaktivitäten traditionell von
engen, kooperierenden Beziehungen zwischen Anbieter und Nachfrager geprägt sind.
Vgl. Wehrli, Hans Peter; Jüttner, Uta [Wertsystem, 1996].
Theoretische Ansätze über die operative, beziehungsorientierte Ausgestaltung der Marketinginstrumente, insbesondere der kommunikationspolitischen Massnahmen, greifen hierzu stark auf sozialwissenschaftliche Theorien (Interaktionstheorien, Kommunikationstheorien, Theorie des sozialen Austauschs) zurück. Vgl. hierzu auch den Beitrag
von Garbarino, Ellen; Johnson, Mark S. [Roles, 1999].
Vgl. Wiedmann, Klaus-Peter; Becker, Werrner [Kommunikation 1, 1999], S. 591 und [Kommunikation 2, 1999].
69
Transaktionsorientiertes
Marketing
Relationship
Marketing
• Diskreter Verkauf als Abschlussund Erfolgskriterium
(product transaction value)
• einseitige Transaktion:
Kunde kauft Leistungsangebot
• Etablierung langfristiger
Geschäftsbeziehung
(customer live relationship value)
• Interaktive Wertgenerierung und
Kundenintegration
Paradigma
• mass production:
economies of scale
• standardisierter Leistungsaustausch
• customized production
economies of scope
• individualisierte Leistungsgenerierung
Kundenverständnis
• anonymer Kunde
• relative Unabhängigkeit
Verkäufer / Käufer
• Kenntnis individueller Kunden
• Interdependenz Verkäufer / Käufer
• Bewertung auf der Basis von
Produkten und Kosten
• Fokus auf Neukundengewinnung
• Bewertung auf der Basis der
Problemlösungskompetenz
• Fokus auf Wertsteigerung in
bestehenden Beziehungen
• Fokus auf Produkte
• Kundenkontakt als
episodische Ereignisse
• „end of pipe“-Philosophie: Monolog
zu aggregierter Kundenmenge
• Fokus auf Service
• Kundenkontakt als
kontinuierlicher Prozess
• individualisierter Dialog
Ziel
Marktsicht
Marketingverständnis
Abbildung 3-14: Transaktionsorientiertes vs. Relationship Marketing198
3.1.2.3.5 Prescriber: Erfolgsfaktor Zielgruppenselektion
Der Arzt trifft als Verordner den Entscheid über die Therapie; daher erlangen Konzepte zur Diffusion
von Innovationen in der Zielgruppenselektion auch im Vertrieb von Arzneimittelinnovationen wesentliche Bedeutung. Wie andere Konsumenten unterscheiden sich auch Ärzte in ihrer Aufgeschlossenheit gegenüber Innovationen: in der Adaptionsgeschwindigkeit von Innovationen erkennt Rogers fünf
Gruppen (vgl. Abbildung 3-15).199
Das empirisch gestützte Modell der Adaption von Innovationen führt zu der Schlussfolgerung, dass
sich die distributions- und kommunikationspolitischen Aktivitäten zunächst auf „Innovators“ und „Early
Adaptors“konzentrieren sollten. Es gilt, den Marketingmix und insbesondere die Kommunikationsstrategie auf die sozio- und demographischen Eigenschaften dieser Gruppen abzustimmen, da diese
häufig eine meinungsbildende Funktion in ihrem Umfeld haben. Die Konzentration der Aktivitäten auf
diese Gruppe bietet folglich einen grossen Hebel für den Gesamtmarkt.
198
In Anlehnung an Wehrli, Hans Peter; Wirtz, Bernd W. [Niveau, 1996], S. 26.
70
2,5%
Innovators
13,5%
34%
Early Adaptors Early Majority
X-2s
X-s
34%
Late Majority
X
16%
Laggards
Zeit
X+s
Abbildung 3-15: Adaptionsgeschwindigkeit von Innovationen200
Während Ärzte hinsichtlich ihrer Innovationsbereitschaft mit Hilfe dieses Modells klassifiziert werden
können, besteht auch eine Notwendigkeit in der Klassifikation nach betriebswirtschaftlichen Kriterien.
Damit wird auf Basis einer systematisierten Einschätzung versucht, die Effizienz des Massnahmeneinsatzes zu erhöhen.
hoch
Question
Marks:
„Aufbauen“
Stars:
„Verringern“
Dogs:
„Beobachten“
Cows:
„Erhalten“
Relatives Potential
bzgl. eines Produktes
[Praxisgröße]
niedrig
hoch
niedrig
relative Marktposition des Produktes
[Marktanteil]
Abbildung 3-16: Beispiel eines produktbezogenen Portfolios zur Arztklassifikation201
In einem Portfolio-Ansatz sind einzelne Ärzte nach dem Potential ihrer Praxis und der aktuellen
Verordnungshäufigkeit des betrachteten Produktes im Vergleich zum Wettbewerb zu klassifizieren
199
200
201
Vgl. weiterführend Kotler, Philip [Marketing, 1991], S. 342f. Kotler weist einschränkend darauf hin, dass variierende
Wertemuster hinsichtlich unterschiedlicher Themen auch eine unterschiedliche Adaptionsgeschwidigkeit derselben
Person hinsichtlich verschiedenartiger Innovtionen mit sich bringt.
In Anlehnung an Rogers, Everett M. [Diffusion, 1962], S. 162, zitiert nach Kotler, Philip [Marketing, 1991], S. 343.
Vgl. zum Konzept der Kundenklassifikation Köhler, Richard [Kundenanalyse 1992].
71
(Abbildung 3-16).202 Dabei ist zu berücksichtigen, dass Fachärzte mit meinungsbildender Funktion in
der Regel über ein hohes Potential in der entsprechenden Indikation verfügen. Massstab für die
Potentialbeurteilung des Arztes bildet häufig die Anzahl der Patienten pro Quartal.
Schwieriger ist hingegen die Bestimmung der relativen Marktposition des Produktes bei den
Verordnungen eines Arztes; diese Beurteilung kann – sofern sich der Arzt nicht selber eindeutig
gegenüber dem Pharmareferenten äussert – auch auf Basis von Marktforschungsdaten selten eindeutig vorgenommen werden und ist daher in der Regel sehr subjektiv geprägt.
Die Zuordnung im Portfolio gibt dem Pharmareferenten Hinweise auf Normstrategien zur Anwendung
von Marketingaktivitäten wie Besuchshäufigkeit und –frequenz, Bemusterung oder Einladung zu
wissenschaftlichen Fortbildungsveranstaltungen.203
3.1.2.3.6 Patient: Nutzer ohne Entscheidungsgewalt
Der Patient ist als Verbraucher der Nutzniesser der Innovation; er erfährt „am eigenen Leibe“ die
Wirkungen des Präparates. Gleichzeitig entscheidet sein Einnahmeverhalten wesentlich über den
medizinischen Erfolg der Therapie, aber auch den ökonomischen Erfolg des Präparates: schlechte
Compliance kann im Falle einer Dauermedikation erhebliche Auswirkungen auf Absatz und damit den
wirtschaftlichen Erfolg des Präparates haben. Eine Einbindung des Patienten in die Marketingaktivitäten ist daher häufig unter medizinischen wie auch unter wirtschaftlichen Gesichtspunkten
anzustreben:204
Ø Der Dialog mit dem Patienten zum Aufbau einer Bindung kann auch unter den geltenden
rechtlichen Bestimmungen initiiert werden.205 Während das Direct-to-Customer Marketing (DTCMarketing) für Arzneimittel in Deutschland wie auch den meisten anderen europäischen Ländern nur
für OTC-Produkte zulässig ist, zeichnet sich auch bei den verschreibungspflichtigen Präparate ein
Trend zur stärkeren Information des Patienten (allerdings ohne Nennung des Produktnamens) ab.
Steigendes Gesundheitsbewusstsein kombiniert mit wachsenden Informationsbedürfnissen und
steigendem Einfluss der Konsumenten-Entscheidung und sind tragende Einflussfaktoren dieses
Trends. DTC-Marketing bildet die Grundlage eines Dialogs mit dem Patienten und eröffnet die
202
203
204
205
Vgl. Homburg, Christian; Daum, Daniel [Kundenstruktur, 1998], S. 128ff.; ähnlich Köhler, Richard [Kundenanalyse,
1992]. Wortmann, Sarah [Measure, 1998] gibt die einfache Empfehlung „Invest in high value customers first.“.
Zu den Marketingmassnahmen im einzelnen vgl. Abschnitt 3.1.2.4.
Zur Position des Patienten im Pharmamarketing wurden in jüngster Zeit verschiedene Beiträge veröffentlicht. Vgl.
stellvertretend Fink-Anthe, Carola [Akteur, 1999], Wiedmann, Klaus-Peter; Becker, Werrner [Kommunikation 1, 1999]
und [Kommunikation 2, 1999] sowie Da-Cruz, Patrick; Müller, Michael C. [Patient, 1999].
Zu Möglichkeiten und Grenzen des pharmazeutischen Direct-to-Customer Marketings vgl. Lonsert, Michael [Directto-Consumer, 1995].
72
Chance, Arzneimittel als Marke auch beim Patienten zu etablieren.206 In den USA wird die Diskussion
um das DTC-Marketing seit der Aufhebung des Verbotes der Publikumswerbung Mitte der achtziger
Jahre allerdings konträr geführt.207 Eine signifikante Ausweitung der (teuren) DTC-Aktivitäten würde
für die Zukunft des Arzneimittelmarketings erhebliche Veränderungen bewirken.208
Ø Durch eine Vorwärtsintegration in Richtung „Patient“ soll der Zugang zu bestehenden Patientenstämmen gesichert werden. Unternehmen des Pharmaceutical Benefit Managements wurden in den
USA als Diversifizierungsstrategie von drei führenden Pharmaunternehmen zur Sicherung von
Verordnungen integriert. Die versorgenden Unternehmen sind mit Versicherungen, Grosshandel und
Krankenhäusern verbunden und stimme ihr begrenztes Präparateportfolio nach gesundheitsökonomischen Gesichtspunkten mit den Partnern ab; in diesem Portfolio nehmen die eigenen Produkte eine
besondere Position. Da einige Jahre später der Pionier Merck & Co. als einziges Pharmaunternehmen diese Strategie weiter verfolgt, wird dieses Konzept zunehmend in Frage gestellt.209
3.1.2.3.7 Positioning: Landkarte im Wettbewerb
Die Positionierung des Produktes im Wettbewerb gegen konkurrierende Therapieprinzipien und
Medikamente ist Kernelement einer rational ausgerichteten Kommunikationsstrategie. Aufgrund der
verschärften Wettbewerbsbedingungen durch Nachahmerpräparate im innovativen Bereich wie auch
durch Generika in den Indikationsgebieten gewinnt dieser Teil des Marketingmix an Bedeutung. Für
die strategiegerechte Positionierung ist eine genaue Kenntnis der Stärken, aber auch der Schwächen
des eigenen wie auch der Wettbewerbspräparate notwendig.
206
207
208
209
Die rechtlichen Rahmenbedingungen des HWG sind auch hier zu beachten und schränken durch ein ausnahmsloses
Verbot der Publikumswerbung den Spielraum erheblich ein. So ist es dem Pharmaunternehmen lediglich erlaubt, die
Öffentlichkeit über Forschungsergebnisse ohne Nennung des Produktnamens zu unterrichten. Auch „Vertrauenswerbung“ für das Unternehmen wird im Sinne dem HWG als zulässig erachtet. Der Grad zwischen Kommunikationsbotschaften und Werbung ist allerdings sehr schmal. In der klagefreudigen Pharmaindustrie sehen daher viele Unternehmen von Aktivitäten im DTC-Bereich bisher ab. Vgl. zu dieser Problematik weitergehend Lonsert, Michael [Directto-Consumer, 1995], S. 355f.
Umfragen machen deutlich, dass sich behandelnde Ärzte durch über Therapiemöglichkeiten informierte Patienten
bedrängt fühlen und DTC-Marketing daher ablehnen. Andererseits wurde auch deutlich, dass besser informierte
Patienten motivierter sind, einen Arzt aufzusuchen. In den USA erfolgt etwa ein Drittel der Verschreibungen neuer
Präparate auf Wunsch des Patienten. Vgl. Lonsert, Michael [Direct-to-Consumer, 1995], S. 356ff.
Vgl. zur aktuellen Diskussion zum DTC-Marketing Madell, Robin [Intersect, 1998] sowie zu den Interessen der
Medienagenturen in dieser Diskussion Koberstein, Wayne [New Customer, 1998]. Für die DTC-Kampagnen der
lifestyle-drugs Viagra, Propecia, Reductil und Xenical wurden in den USA Beträge investiert, wie sie die Arzneimittelindustrie bisher nicht kannte.
Vgl. Brown, Philip [Mission Impossible, 1999]. Lilly und SmithKline Beecham verkauften ihre PBM-Beteiligungen mit
hohen Verlusten bereits nach kurzer Zeit. Dies führt zu der Überlegung, inwiefern eine Kooperation mit dem
Gesundheitssystem in der Intensität einer Akquisition organisiert sein muss, oder ob die Ziele nicht bspw. auch durch
Allianzen erreicht werden können.
73
Die Auswahl des geeigneten Patienten zum Präparat, d.h. die Kenntnis der genauen Voraussetzungen, unter welchen das Präparat Erfolg verspricht, ist essentiell für den Therapieerfolg, der aus
einem Verschreiber einen Wiederverordner macht. Der Verordner entscheidet also vor allem über den
richtigen Einsatz der Innovation. Um Vertrauen im Umgang mit dem Medikament zu gewinnen, ist es
nicht nur für den Patienten, sondern auch für den Arzt wichtig, nach dem Einsatz eines neuen
Produktes einen Therapieerfolg zu erkennen. Mit der Vermittlung von Patientenbildern wird der Arzt
muss in die Lage versetzt, bei der Diagnose den Bezug zum Präparat herzustellen; das Verständnis
der Voraussetzungen, unter denen das Medikament einzusetzen ist, wird dadurch gefördert.
3.1.2.4 Performancetreiber: Distributions– und kommunikationspolitische Marketingmassnahmen
Der Einsatz der spezifischen Marketingmassnahmen ist in der Regel an bestimmte Kommunikationswege gebunden. Entsprechend der Lebenszyklusphase des Produktes werden die Kommunikationskanäle in unterschiedlicher Priorität eingesetzt (vgl. Abbildung 3-11). Dabei steht bei der Entscheidungsfindung eine inhaltliche Dimension („Kann das Ziel mit der Massnahme erreicht werden?“)
neben einer finanziellen Dimension („Welcher Nutzen steht den Kosten gegenüber?“).
Sales Force
Journal Advertising
Mailings
Conferences and Symposia
Pre-Launch
2
4
3
1
Introduction
1
3
4
2
Growth
1
2
3
4
Maturity
2
3
1
4
Decline
1
-
Abbildung 3-17: Priorisierung von Kommunikationswegen nach der Lebenszyklusphase210
Der nationale Marketingmix ist – wie dargestellt –durch gesetzliche Rahmenbedingungen und globale
Strategievorgaben auf Marketingmassnahmen mit starkem kommunikationspolitischen Charakter
fokussiert (vgl. Abbildung 3-18). Die eindeutige, ausschliessliche Zuordnung einzelner Massnahmen
zu den Instrumenten des Marketingmix ist allerdings nicht möglich, da komplementär mit einer Massnahme meist auch Aufgaben und Ziele anderer Instrumente erfüllt werden.
Entsprechend der Bedeutung der Sales Force zur Vermittlung der produktspezifischen Software konzentriert sich die folgenden Abschnitte des Kapitels auf die in diesem Kommunikationsweg eingesetzten Marketingmassnahmen.
210
Corstjens, Marcel [Pharmaceutical, 1991], S. 219.
74
Promotion
Wissenschaftliche
Fortbildungen
Product
be Pr
Dinnersp od
rec uk
diskussionen
hu tMuster- ngen
abgabe
Individuelle
Maßnahmen
Place
Price
Abbildung 3-18: Gängige Massnahmen des Pharmamarketings
und ihre Positionierung im Marketingmix
3.1.2.4.1 Produktbesprechungen211
Die Produktbesprechungen durch Pharmareferenten mit niedergelassene Ärzte, Klinikärzte und in
geringerem Masse auch Apothekern stellen die Basisarbeit des pharmazeutischen Aussendienstes
dar.212 Sie erfüllen für das Unternehmen drei wichtige Funktionen:213
• Informationsvermittlung: Förderung der Verordnung von Arzneimitteln, Pflichtinformant über
die Eigenschaften des Produktes (Indikationen, Kontraindikationen, Therapierichtlinien,
wissenschaftliche Erkenntnisse).
• Informationsbeschaffung: Anlauf und Schaltstelle für Fragen der Arzneimittelsicherheit,
(mögliche) Meldestelle beim Auftreten von unerwünschten Nebenwirkungen
• Gesellschaftliche Kontaktpflege: Förderung des Erfahrungsaustausches mit und zwischen
den Ärzten.
Auf der Suche nach einem Dialog mit der Ärzteschaft ist der Aussendienst mehr als nur ein Sprachrohr des Unternehmens; ihm obliegt vielmehr die Beziehungspflege zu den Kunden, die aufgrund der
211
212
213
In dieser Arbeit werden die Begriffe „Produktbesprechungen“, „Besprechungen“ und „Calls“ synonym verwendet. Klar
zu trennen sind sie von dem „Besuch“, der mehrere Produktbesprechungen enthalten kann.
Die Zulassung zum Pharmareferenten ist per Gesetz geregelt. In Deutschland kann nach §75 AMG als Pharmareferent tätig sein, wer entweder ein Studium der Pharmazie, Medizin, Veterinärmedizin, Biologie oder Chemie
absolviert bzw. den jeweiligen Assistenzberuf (PTA, MTA, VMTA, BTA, CTA) erlernt hat oder eine 1.000 Stunden
umfassende Schulung mit Prüfung vor der Industrie- und Handelskammer nachweisen kann. Vgl. §75 AMG in:
Pharma Kodex [Arzneimittelgesetz, 1998], S. 142f.
Vgl. Gehrig, Walter [Pharma Marketing, 1992], S. 124ff.
75
„Credence Qualities“ vieler pharmazeutischer Produkte ein Schlüsselerfolgsfaktor ist.214 Soziale Kompetenz und Empathie sind daher neben der fachlichen Qualifikation wesentliche Anforderungen an
das Profil eines Pharmaberaters. Diese Eigenschaften beeinflussen die Besuchsakzeptanz beim Arzt
in entscheidendem Masse: innovative Medikamente erfordern in der Regel mehrere Besuche, bis der
Arzt die Eigenschaften des Produktes verstanden und verinnerlicht hat. Die persönliche Beziehung
des Pharmaberaters zum Arzt wird dabei zur „Eintrittskarte“ ins Sprechzimmer. Eine gute
Geschäftsbeziehung zwischen einer Praxis (Arzt) und einem Unternehmen (Pharmaberater) kann
über mehrere (Arzt- und Pharmaberater-) Generationen andauern, wenn es dem Unternehmen
gelingt, seinen Aussendienst als kompetenten Partner in Therapie- und Praxismanagementfragen zu
etablieren.215
Während für die Schweiz 1992 durchschnittlich 5,5 Arztbesuche pro Tag (dieser Wert erscheint auch
für Deutschland plausibel) angegeben werden, hat die Intensität der Pharmareferententätigkeit gegen
Ende der neunziger Jahre deutlich zugenommen: durchschnittlich 8 bis 10 Arztbesuche pro Tag
werden vom Pharmaberater gefordert.216 Als Ursachen hierfür sind vor allem die erhöhte Wettbewerbsintensität und steigender Kostendruck auf die Unternehmen anzuführen.
Da ein Pharmareferentenbesuch i.d.R. mehrere Produktbesprechungen umfasst, ist die Reihenfolge
der Produkte entscheidend für die Aufmerksamkeit, die der Arzt den Informationen widmet. An erster
Stelle stehen meist sog. „Force-Produkte“, die einen (relativ zu den folgenden Produkten) hohen
Neuigkeitsgehalt oder Erklärungs- und Informationserfordernis haben. Den Abschluss eines
Gesprächs bilden häufig Produkte, an die vornehmlich erinnert werden soll; dabei handelt es sich
häufig um die Cash-Cows des Unternehmens.
Je nach Anzahl der besprochenen Produkte schwanken die durchschnittlichen Kosten für einen Call,
bei dessen Berechnung die Gesamtkosten des Aussendienstes in der Regel nach einem auf der
Besprechungsreihenfolge basierenden, zentral vorgegebenen Schlüssel auf die einzelnen Produkte
verteilt werden.217
214
215
216
217
Vgl. Abschnitt 3.1.2.3.4.
Diese in der Praxis von erfahrenen Pharmareferenten und Aussendienstleitern bekundete Auffassung vertritt auch
Gehrig, Walter [Pharma Marketing, 1992], S. 130.
Vgl. Gehrig, Walter [Pharma Marketing, 1992], S. 124 und Hons, Jörn [Handelsreisende, 1999]. Die Angaben der
Besuchschnitte Ende der neunziger Jahre basieren auf internen Daten der MSD Sharp & Dohme GmbH, Haar bei
München, unter Zugrundelegung von IMS-Zahlen. Im Vertrieb von Generika werden aufgrund der meist grösseren
Zielgruppen und eines kleineren Aussendienstes bis zu 15 Besuche pro Tag gefordert. Zu den IMS-Daten vgl.
Abschnitt 4.1.2.
Differenzierter ist die Verteilung der gesamten Aussendienstkosten entsprechend den tatsächlichen Besprechungen.
Zu den Kosten des Aussendienstes vgl. auch Abschnitt 3.1.3.
76
3.1.2.4.2 Musterabgabe
Die Musterabgabe basiert auf der Erfahrung, dass gerade im Bereich der Arzneimitteltherapie erst
durch den Einsatz eines Produktes in vielen Fällen Erfahrung und damit ein Verordner gewonnen
werden kann. Hinzu kommt, dass der Arzt dem Patienten bei einer Erstverordnung direkt in der Praxis
das Medikament mit auf den Weg geben, ggf. den Beipackzettel durchsprechen oder Besonderheiten
des Einnahmemodus demonstrieren und auf der Packung notieren kann. Trotz aller rationalen
Argumente neigen viele Ärzte dazu, jene Medikamente zu verschreiben, die gerade „in ihrer Reichweite“ sind. Wie im Konsumgütermarketing ist auch hier der Konsument / Entscheider zum (erstmaligen) Gebrauch hinzuführen. Die Bemusterung von Ärzten ist vergleichbar mit einer HändlerPromotion im klassischen (Konsumgüter-) Marketing. Da die Musterabgabe in der Vergangenheit
unerwünschte, auch im Sinne des Gesundheitswesens kontraproduktive Ausmasse angenommen
hatte, wurde sie in vielen Ländern reglementiert. Aufgrund der gesetzlichen Einschränkungen darf ein
pharmazeutisches Unternehmen in Deutschland pro Jahr und Arzt maximal zwei Muster jeder
Wirkstärke in der kleinsten Packungsgrösse auf Anforderung des Arztes abgeben.218
Modelle der Werbewirkung unterscheiden die grundsätzlichen Stufen „learn-feel-do“ und haben vor
allem für Produktkategorien Gültigkeit, in denen der Käufer sehr engagiert ist und eine hohe
Differenzierung innerhalb der Produktkategorie wahrnimmt.219 Dies trifft in der Regel für (grundsätzlich
engagierte) Ärzte in Bezug auf Arzneimittelinnovationen zu. Aufgrund der rascheren Abfolge von „MeToo“-Produkten einer Substanzklasse tritt allerdings immer häufiger die Situation ein, in denen der
Arzt rational keine Differenzierung innerhalb einer Produktgruppe bzw. Wirkstoffklasse wahrnehmen
kann: in dieser Situation ist daher eine Reihenfolge nach dem Muster „do-feel-learn“ anzunehmen.
Auf dieses Muster setzt der Einsatz von Mustern, aber auch von AWBs: beide sollen dem Arzt die
Anwendung eines neuen Produktes erleichtern, indem sie mit dem Prozessschritt „do“ einen
Lernprozess einleiten.220
Die Bemusterung von Ärzten wird vorwiegend bei Neueinführungen sowie in expandierenden Märkten
bis etwa zur Reifephase des Produktes eingesetzt. Darüber hinaus ist eine Fortführung dieser Massnahme dahingehend zu prüfen, ob durch sie neue Patienten gewonnen werden können oder ob es zu
einer Kannibalisierung der Umsätze durch bereits auf das Präparat eingestellte Patienten kommt, die
anstelle einer Verordnung (=Umsatz) ein Muster (=Kosten) erhalten. Die Kosten für eine Musterabgabe werden in der Regel ohne Berücksichtigung eventueller Opportunitätskosten nach den
Herstell- oder Bezugskosten der entsprechenden Handelspackung veranlagt.
218
219
220
Vgl. §47 Abs.4 AMG in: Pharma Kodex [Arzneimittelgesetz, 1998], S. 107 sowie Abschnitt 2.2.3.
Vgl. Kotler, Philip [Marketing, 1991], S. 572ff. sowie Abbildung 3-12 in Abschnitt 3.1.2.3.3.
Zu den Anwendungsbeobachtungen (AWBs) vgl. den folgenden Abschnitt 3.1.2.4.3.
77
3.1.2.4.3 Anwendungsbeobachtungen (AWBs)221
Anwendungsbeobachtungen (AWBs) schaffen für den Arzt einen Raum zum „learning by doing“.
Hierzu wird eine Untersuchung mit zugelassenen Präparaten ausserhalb der kontrollierten Bedingungen der klinischen Studien durchgeführt; AWBs stellen in gewissem Sinne daher auch einen
„Praxistest“ für Arzneimittel dar.222
Ziel ist es vor allem, Ärzten einen Anreiz zum Einsatz einer neuen Therapiemöglichkeit zu bieten.
Hierzu wird mit dem Arzt eine Vereinbarung geschlossen, welche die Suche nach und die Einstellung
von geeigneten Patienten auf das betreffende Präparat vorsieht. Während eines vorher festgelegten
Zeitraumes (meist 4 bis 12 Wochen) beobachtet der Arzt bestimmte medizinische Parameter und
dokumentiert diese in besonderen, anonymisierten Patientenbögen. Als Gegenleistung für den
zusätzlichen Aufwand durch die Dokumentation erhält der Arzt eine Aufwandsentschädigung, die sich
aus der Zahl der untersuchten und dokumentierten Patienten berechnet.223
Die beabsichtigte Wirkung von AWBs ist mindestens der Erhalt der neu gewonnenen Patienten auf
der Medikation. Darüber hinaus wird impliziert, dass der Arzt die Erfahrungen positiv bewertet und das
Medikament daher auch bei anderen Patienten einsetzt. Aus diesem Grund ist eine intensive
Betreuung einer AWB durch den Pharmareferenten für die Festigung der Erfahrungen des Arztes
ausserordentlich wichtig. Ein Vorteil gegenüber der Musterabgabe ist, dass sich der Arzt die
Therapieergebnisse beim Übertragen in die AWB-spezifischen Patientenbögen noch einmal bewusst
machen muss. Wie die Musterabgabe trägt auch die AWB als marktstimulierende Marketingmassnahme hauptsächlich den Charakter einer „Absatzmittler-Promotion“.
AWBs werden hinsichtlich ihrer strategischen Zielsetzung als Instrument zur Marktausweitung oder
Verdrängung von Wettbewerbern eingesetzt: entweder werden neue, bisher unbehandelte Patienten
mit dieser Medikation versorgt („eingestellt“) oder Patienten, die bisher mit einer Wettbewerbsmedikation (gleichen oder unterschiedlichen Wirkprinzips) therapiert werden, sind auf das beworbene
Präparat umzustellen. AWBs als Instrument im Verdrängungswettbewerb sind sehr aufwendig und
221
222
223
AWBs werden international auch als „Post Marketing Surveillance“ bezeichnet.
Anwendungsbeobachtungen sind sehr klar von den im Rahmen der Arzneimittelentwicklung vorgestellten klinischen
Studien zu trennen. Wesentliche Unterschiede liegen neben der Zielsetzung vor allem in den Umständen ihrer
Durchführung. Vgl. die Abgrenzungen der AWBs zu den Studien in Anhang 1 sowie Stapff [Arzneimittelstudien,
1998], S. 27ff; Mutschler, Ernst [Arzneimittelwirkungen, 1996], S. 108f.
Zur Verhinderung von Korruption ist vorgeschrieben, dass die Höhe der Aufwandsentschädigung „...in angemessenem, dem Aufwand entsprechenden Umfang...“ zu erfolgen hat. Vgl. §§40ff. AMG in: Pharma Kodex [Arzneimittelgesetz, 1998], S. 98ff. Üblicherweise werden je nach Aufwand und Unternehmen zwischen DM 75 und DM 130
pro Patienten vergütet.
78
i.d.R. nur in insgesamt wachsenden Märkten rentabel. Der Einsatz ist daher vor allem bei wachsenden Produkten oder zu Beginn des Lebenszyklus sinnvoll.224
Die Kosten einer AWB verteilen sich zu etwa 75% auf das Arzthonorar und 25% auf die
administrativen Kosten des durchführenden Institutes (vom Untersuchungsdesign über den Druck und
Versand der Patientenbögen bis zur Auswertung der Daten).225 Relevante Kostentreiber sind die Zahl
der eingeschlossenen Patienten sowie das Arzthonorar pro Patient.
3.1.2.4.4 Wissenschaftliche Fortbildungen
Unter wissenschaftlichen Fortbildungen werden in dieser Arbeit Wochenendveranstaltungen verstanden, zu denen etwa 100-150 Ärzte zu einem bestimmten, produkt- oder indikationsbezogenem
Thema eingeladen werden. Im Rahmen von Vorträgen, Podiumsdiskussionen und Gruppenarbeiten
informieren i.d.R. national bekannte Experten über aktuelle Erkenntnisse der Wissenschaft in diesem
Fachgebiet. Für die Teilnehmer der Veranstaltungen stellt dies eine attraktive und qualitativ hochwertige Möglichkeit dar, sich über neue Therapiemöglichkeiten zu informieren und deren Bedeutung
für den Praxisalltag mit Kollegen zu diskutieren.226
Mit der Durchführung solcher Veranstaltungen wird das Ziel verfolgt, regional wichtige Ärzte (grosse
Praxen, Experten, Meinungsführer) in einer vom Praxisalltag entfernten Atmosphäre mit Produkt- und
Therapieinformationen zu versorgen. Hinsichtlich Kommunikationskraft und -qualität wird mit folgenden Argumenten von der überlegenen Wirksamkeit dieser Veranstaltungen gegenüber anderen Massnahmen des Marketingmix ausgegangen: neben der Überprüfbarkeit der Konzepttreue in der Kommunikation und der Gestaltbarkeit der Atmosphäre der Informationsvermittlung wird die zeitlich intensive
und konzentrierte Auseinandersetzung mit informationswilligen, freiwilligen Teilnehmern unter deren
persönlicher Mitarbeit hervorgehoben. Darüber hinaus eröffnet sich eine Chance zur gezielten Vorund Nachbearbeitung durch andere Massnahmen des Marketingmix.227 Zur Betreuung der Teilnehmer
werden meist die einladenden Pharmareferenten eingesetzt, die ihre persönlichen Kontakte zu den
Ärzten vertiefen können.
Aufgrund der Informationen, die der Arzt an einer solchen Fortbildung erhält, soll er in die Lage
versetzt werden, eine bestimmte Indikation mit einem innovativen Produkt treffend zu behandeln.
224
225
226
227
Gehrig sieht auch ein Einsatzgebiet bei der Sicherung von Cash-Cows. Vgl. Gehrig, Walter [Pharma Marketing,
1992], S. 149. Allerdings ist eine sorgfältige Kosten-Nutzen-Abwägung zur Sicherung der Rentablität vorzunehmen.
Interne Daten der MSD Sharp & Dohme GmbH, Haar bei München.
Diese Art von (industrieinduzierten) wissenschaftlichen Fortbildungen ist i.d.R. strikt zu trennen von jenen, die von
Organisationen, Fachverbänden o.ä. angeboten und organisiert werden. Bei der Durchführung der letztgenannten
Veranstaltungen ist zwar eine Unterstützung durch ein oder mehrere Unternehmen der Industrie denkbar, doch liegt
die Verantwortung für Programm, Auswahl von Referenten und Teilnehmern nicht bei der Industrie. Vgl. hierzu auch
§7HWG in Gawrich, Simone; Parteina, Manfred; Ziller, Ruth [Heilmittel, 1999], S. 58f.
Vgl. Kuhlmann, Hans E. [Veranstaltungsmanagement, 1985], kritisch hingegen Lorenz, Peter [Fortbildung, 1999]
79
Nicht die Verschreibung allein zählt, sondern die Verschreibung beim „richtigen“, d.h. für das Medikament geeigneten Patienten.228 Stärker noch als Produktbesprechungen vermitteln wissenschaftliche
Fortbildungen die zum Kernprodukt zugehörige Software und gehören damit auch zum Leistungsspektrum des Produktes. Über die Verbreitung des vermittelten Wissens über informelle, kollegiale
Netzwerke profitieren indirekt mehr Ärzte und Patienten von dieser Art der Software als an der
Veranstaltung selbst teilnehmen: wissenschaftliche Fortbildungen zielen also auch auf die Gewinnung
der teilnehmenden Ärzte als (lokale oder regionale) Fürsprecher für das Produkt.
Wissenschaftliche Fortbildungen werden vor allem für neue, wachstumsstarke Präparate durchgeführt. Mit zunehmender Verbreitung und Bekanntheitsgrad des Produktes nimmt der Schulungsbedarf ab, so dass die Gefahr einer Verschiebung der Motivation zur Teilnahme vom rationalen
Interesse hin zum Interesse am Erlebnis besteht. Da die Veranstaltungen sehr aufwendig und somit
sehr teuer sind, wird diese Massnahme vorwiegend in der Wachstums- und frühen Reifephase des
Produktes eingesetzt.
3.1.2.4.5 Dinnerdiskussionen und Referentenveranstaltungen
Dinnerdiskussionen und Referentenveranstaltungen bieten für den einzelnen Pharmareferenten eine
Möglichkeit, Fortbildungen und Informationsaustausch in eigener Verantwortung durchzuführen. Diese
Veranstaltungen auf lokaler und regionaler Ebene werden sowohl vom Pharmareferenten als auch
von einzelnen Ärzten bzw. lokalen Arztkreisen (bspw. als Qualitätszirkel oder „Knowledge-Groups“)
angeregt. Das Spektrum dieser Massnahme reicht von einem (produktbezogenen, nur mässig
moderierten) Erfahrungsaustausch der Ärzte bei einem Kamingespräch oder Abendessen bis zu
multimedial unterstützten Referentenveranstaltungen. Diese produktbezogenen Materialien werden
meist vom Unternehmen zur Verfügung gestellt.
Ziel solcher Veranstaltungen ist die Förderung eines produktbezogenen Dialogs der Ärzte sowohl mit
dem Unternehmen als auch untereinander. Damit soll eine rationale Überzeugung für das entsprechende Produkt erreicht sowie das zur sachgemässen Anwendung („richtiger Patient“) notwendige Wissen vermittelt werden. Dieses Wissen wird entscheidend durch die praktischen
Erfahrungen des versammelten Ärztekollegiums ergänzt; die Erfahrungen bieten wichtige Hinweise
für das Pharmaunternehmen über die wahrgenommenen Eigenschaften des Präparates, über
(Informations-) Bedürfnisse sowie über Prägnanz und Aufnahme der kommunikativen Kernaussagen.
Darüber hinaus stellen Dinnerdiskussionen und Referentenveranstaltungen eine ausgezeichnete
Möglichkeit für den Pharmareferenten dar, seine persönliche Beziehung zu seinen Kunden
aufzubauen oder zu festigen. Von der Qualität dieser Beziehung hängt die für seine tägliche Arbeit
228
80
notwendige Besuchsakzeptanz bei den Produktbesprechungen ab. Dinnerdiskussionen können daher
nicht immer nur einem Produkt zugeordnet werden, da ein wesentlicher Zweck auch die Stärkung der
Beziehung zwischen Unternehmen bzw. Pharmareferent und Arzt ist. Vornehmlich sollte diese vergleichsweise aufwendige Massnahme aber dergestalt durchgeführt werden, dass der Arzt einen
Bezug zu denjenigen Produkten herstellt, bei denen Informationsbedarf und gleichzeitig Wachstumspotential besteht.
3.1.2.4.6 Individuelle Marketingmassnahmen
Viele Pharmaunternehmen stellen ihren Mitarbeitern ein Budget zur Verfügung, das für individuelle
Massnahmen eingesetzt werden kann.229 Pharmareferenten haben damit eine weitere Möglichkeit,
persönliche Beziehungen zu ausgewählten Ärzten aufzubauen oder zu stärken, indem einerseits bei
besonderen Anlässen (bspw. Geburtstage oder Praxiseröffnungen) reagiert, andererseits zur Umsetzung eigener Ideen agiert werden kann. Da bei dieser Massnahme vor allem die persönliche
Beziehung im Vordergrund steht, sind einzelne Aktionen dahingehend zu prüfen, ob sie geeignet sind,
den eigenen Pharmareferenten aus der Masse der Kollegen des Wettbewerbs heraustreten zu
lassen.230 Ein Bezug auf ein einzelnes Produkt ist dabei zwar häufig beabsichtigt, wird vom Arzt aber
aufgrund der starken Symbolik für die Beziehung nur sehr selten in der Form wahrgenommen.
Diese Massnahme birgt aus Sicht eines zentralen Marketings vor allem zwei Gefahren: zum einen
können durch einen Produktbezug der individuellen Massnahme bestimmte Positionierungen und
Vorgaben der Kernaussagen einer (globalen oder nationalen) Marketingstrategie verwässert oder verletzt werden. Zum anderen kann leicht gegen die strengen Vorschriften des AMG verstossen werden,
wenn zwar in geringem Umfang, aber dennoch unkontrolliert Werbemittel geschaffen werden, die kein
internes Prüfprocedere (juristisch, medizinisch-wissenschaftlich, marketing-strategisch) durchlaufen
haben.231
3.1.3 Vetriebsstrukturen multinationaler Pharmakonzerne
Die Produktbesprechung wird heute als „Goldstandard“ im Marketing innovativer Arzneimittel angesehen; dies gilt aber nicht mehr nur für die Hersteller von Arzneimittelspezialitäten („Innovationen“),
229
230
231
Der Betrag, der für solche Massnahmen bereitgestellt wird, bewegt sich pro Arzt meist im Rahmen der steuerlich zulässigen Grenzen für Zuwendungen an Geschäftspartner. Darüber hinaus sind bei Ärzten mit öffentlichen Aufgaben
zunehmend auch die Anti-Korruptions-Gesetze zu beachten.
Diese Marketingmassnahme entspricht damit der von Wehrli hervorgehobenen Bedeutung der Individualisierung der
Kundenbeziehung zur Schaffung nachhaltiger Wettbewerbsvorteile. Vgl. Wehrli, Hans Peter [Marketingverständnis,
1996], S. 52ff.
Die aufwendigen Vorschriften des HWG haben die Notwendigkeit eines solchen Procederes verdeutlicht; diese
Notwendigkeit wird häufig noch durch unternehmensinterne Vorgaben verstärkt. Vgl. Abschnitt 2.2.3.
81
sondern in zunehmendem Masse auch für solche Hersteller, die ausschliesslich Generika anbieten.232
Bereits in anderem Zusammenhang wurde die Bedeutung der Sales Force hervorgehoben:
„The sales force muscle of drug companies is and will be, together with the quality of their
products, the most important factor in obtaining successful product penetration and product
profitability.“233
Während die Pipeline eines forschenden pharmazeutischen Unternehmens unabdingbare Voraussetzung für eine überdurchschnittliche Performance in der Branche ist, stellen Marketing und Aussendienst das Werkzeug zur Umsetzung dar. Während der erste Abschnitt strategische Basisoptionen
der Aussendienstorganisation vorstellt, werden im zweiten Abschnitt Kosten und Kundenabdeckung
diskutiert. Hieraus resultieren Anforderungen an Vertriebssteuerung und Performance Measurement.
3.1.3.1 Strategische Basisoptionen der Aussendienstorganisation und –gliederung
Die Organisationsstruktur pharmazeutischer Aussendienste orientiert sich an zwei strategischen
Basisoptionen: entweder wird sie primär nach Vertriebsweg und Kundengruppen ausgerichtet oder sie
folgt einer strikten Gliederung nach Produkten (vgl. Abbildung 3-19).
Spezialisierung
Mix
r
ktu
tru
tss
ich
ew
hg
eic
Gl
Kundenorientierung
Generalisierung
Generalisierung
Mix
Spezialisierung
Produktorientierung
Abbildung 3-19: Strategische Basisoptionen der Aussendienstorganisation
232
233
Mit dem Vertrieb und der Produktinformation über einen pharmazeutischen Aussendienst begannen in den 60er
Jahren die Hersteller von innovativen Arzneimitteln. Mit zunehmender Beliebtheit dieser Massnahme auch bei
anderen Herstellern wurde zur Sicherstellung der Qualität der Produktinformation der Beruf des Pharmaberaters mit
dem 2. AMG von 1978 gesetzlich geregelt. Vgl. Abschnitt 3.1.2.4.1. Heute arbeiten rund 12.500 Pharmareferenten
für Pharmaunternehmen in Deutschland. Eine anschauliche Beschreibung ihres Alltags gibt Hons, Jörn [Handelsreisende, 1999].
Corstjens, Marcel [Pharmaceutical, 1991], S.218, Hervorhebung durch MCS.
82
• Gliederung nach Kundengruppen und Vertriebsweg
Die kundenorientierte Gliederung des Aussendienstes fokussiert die Aktivitäten der Aussendienstlinien auf bestimmte Kundengruppen, die mit dem vollen Produktsortiment versorgt werden. Eine
solche Gliederung ist vor allem bei Unternehmen vorzufinden, deren Produktportfolio Absatzschwerpunkte in unterschiedlichen Vertriebskanälen (OTC-Sortiment in Apotheken, spezielle Krankenhauspräparate, Präparate des niedergelassenen Allgemein- oder Facharztbereichs) aufweist. Aufgrund der
möglichen Einflussnahme des Apothekers auf die benachbarten Ärzte haben bspw. die ApothekenAussendienste (vgl. Abbildung 3-20) auch für den Bereich verschreibungspflichtiger Arzneimittel
Bedeutung und bieten dem Unternehmen einen über die OTC-Palette hinausgehenden Hebel für die
verschreibungspflichtigen Präparate.234 Ähnliche Spillover-Effekte können auch beim Klinik-Aussendienst beobachtet werden.
Einen Spezialfall stellen die gesundheitsökonomischen Aussendienste dar. Sie betreuen Stakeholder
ausserhalb des pharmazeutischen Vertriebsweges (bspw. Arztverbände, KVen, Patienten-Organisationen, Kassen und Krankenversicherungen, Standesverbände) und stellen für diese aktuelles KnowHow zur Gesundheitsökonomie zur Verfügung.235 Dieses konzentriert sich in aller Regel auf Fragestellungen, die zumindest in mittelbarem Zusammenhang mit den Präparaten des Unternehmens
stehen.
• Gliederung nach Produkten und Indikationen
Die Spezialisierung des AD nach Indikationen und Produkten bietet wesentliche Vorteile hinsichtlich
der fachlichen Kompetenz der Mitarbeiter. Traditionell werden vor allem Spezialbereiche (bspw.
Onkologie oder HIV) strikt indikationsbezogen und damit auch vertriebswegübergreifend durch eine
Aussendienstlinie übernommen (vgl. Abbildung 3-20).
Eine produktorientierte Gliederung findet sich in der Praxis ausserdem im allgemeinen niedergelassenen Bereich. Der zunehmende Wettbewerbsdruck und eine verstärkte Agilität des Marktes
insgesamt erfordern allerdings eine Steigerung der Flexibilität, so dass eine strikte Trennung von
immer weniger Unternehmen konsequent durchgehalten werden kann. Ein Vorteil der kombinierten
Organisationsstruktur ist, dass Aussendienst-Ressourcen rasch verlagert werden können.236
234
235
236
Zu diesem Effekt ist hinzuzurechnen, dass die Aussendienste verschreibungspflichtiger Präparate eigene OTCPräparate beim Arzt als Promotion-Materialien einsetzen können, um damit die Bindung (Verpflichtung) des Arztes
an das Unternehmen zu stärken. Dieser Vorteil vergrössert sich, wenn die OTC-Ware zum Verbrauchsmaterial einer
Praxis gehört und einen Kostenfaktor für den Arzt darstellt.
Vgl. den entsprechenden Teil zur Distributionspolitik in Abschnitt 3.1.2.3. sowie Abschnitt 2.2.2.
Durch den hohen Bildungsstand des pharmazeutischen Aussendienstes ist es möglich, die Mitarbeiter in kurzer Zeit
auf neue Produkte zu schulen. So kann ein sog. „force-Produkt“ kurzfristig von weiteren Aussendienstlinien (mit-) besprochen werden.
83
• Kombinierte Gliederungen
Die Schwierigkeiten einer strikt produktorientierten Struktur werden auch in der Ausrichtung auf die
gesundheitspolitischen Bedürfnisse der verschiedenen Kundengruppen (Niedergelassene Ärzte und
Klinikärzte, Fachärzte und Spezialisten) deutlich. Die Berücksichtigung der sektoralen Zugehörigkeit
der Kunden in der Kommunikationsstrategie gewinnt im sich wandelnden Gesundheitssystem an
Bedeutung, da die Kunden mit spezifischen Veränderungen und Fragestellungen konfrontiert sind, zu
denen sich auch der Pharmaberater kompetent und glaubhaft äussern können sollte. Häufig ist daher
eine Kombination von indikationsbezogener und kundenorientierter Gliederung bei den spezialisierten
Aussendienstlinien vorzufinden, die vornehmlich Fachärzte besuchen. In diesen Bereichen der
spezialisierten medizinischen Versorgung (Orthopäden, Onkologen, Dermatologen) ist es auch zur
Erfassung und Betreuung regionaler fachärztlicher Netzwerke sinnvoll, die Aktivitäten einer einzigen
AD-Linie zu überlassen. Ferner wird von höher spezialisierten Ärzten auch fachlich mehr vom
Pharmareferenten gefordert, um als Partner des Arztes anerkannt zu werden.
Linie 1
Asta Medica AWD
108
12
HKL
Bayer Vital
476
18
Linie 2
84
8
Pneum.
26
HKL incl. Klinik
Bristol Myers-Squibb BMS
Glaxo Wellcome
Hoechst Marion Roussel
HMR / (neu: Aventis)
MSD Sharp & Dohme
Novartis
Legende:
1. Zeile: # Aussendienstmitarbeiter
2. Zeile: # Regionalleiter
3. Zeile: Arbeitsschwerpunkt
Linie 3
Linie 4
Linie 5
Linie 6
50
6
30
20
Onko
Apotheke
Klinik
20
4
Biol.Prod.
10
90
9
Gesamt
292
26
612
31
Apotheke
440
40
20
2
86
9
8
4 Linien NGL
HIV
HIV
177
12
97
6
174
10
36
4
Klinik
55
5
Ges.Ökon.
Bus.Unit 1
Bus.Unit 2
Bus.Unit 3
Bus.Unit 4
Klinik
135
10
135
10
111
8
128
10
Diabetes
HKL
Infekt./ Gastro
Pneum. / DNS
Derma
440
28
(113)
(7)
20+20+8
73
7
Klinik / Infekt.
45
4
4 Linien NGL
Leih-AD
Kard/Pulm/HIV
Klinik
Ges.Ökon.
405
27
216
10
3 Linien NGL
Klinik+ HKL
Abkürzungen:
NGL: Niedergelassener Aussendienst
Bus.Unit: Business Unit
Derma: Dermatologie
Infekt./Gastro.: Infektiologie / Gastrologie
539
37
25
20
HKL: Herz-Kreislauf
Pneum.: Pneumologie
Onko: Onkologie
Ges.Ökon: Gesundheitsökonomie
Abbildung 3-20: Aussendienststärken internationaler Pharmakonzerne in Deutschland237
237
Daten der GPI Nürnberg: GPI [Außendienststärken, 1999].
564
51
607
45
553
32
621
37
84
In der Praxis der grossen Pharmaunternehmen werden allerdings eher hybride Strukturierungsmuster
beobachtet, die sich an den aus Strategie und Produktportfolio resultierenden Aufgaben orientieren.
So arbeiten an Kundengruppen orientierte AD-Linien häufig neben produktbezogenen AD-Linien; eine
Überlappung der Zielgruppe ist dadurch häufig nicht zu vermeiden.
Die Grösse des Aussendienstes wird neben der erforderlichen Aussendienstkapazität auch durch die
Führungsspanne innerhalb des Unternehmens bestimmt.238 Wie Abbildung 3-20 zeigt, umfasst eine
an Allgemeinärzten und Internisten (als Zielgruppe des klassischen Herz-Kreislauf-Marktes) orientierte Aussendienstlinie etwa zwischen 100 und 130 Mitarbeiter. Für die Führung der Mitarbeiter
setzen die aufgeführten Unternehmen pro Linie etwa 7-10 Regionalleiter ein.
Da AD-Linien häufig mit der Einführung eines neuen Produktes aufgebaut wurden, wurde ihre Grösse
vor allem durch die Grösse der Zielgruppe dieser Indikation bestimmt. Dies erklärt die unterschiedlichen Strukturen von AD-Linien innerhalb eines Unternehmens. Im Zuge weiterer Entwicklungen
haben verschiedene Firmen (z.B. MSD Sharp & Dohme, BristolMyers-Squibb in Abbildung 3-20) die
Strukturen ihrer Aussendienste harmonisiert. Dies brachte sowohl die bereits geschilderten Vorteile
der Allokationsflexibilität von Besprechungen als auch ein Aufbrechen des „Liniendenkens“ zugunsten
eines „Firmendenkens“ mit sich. Letzteres fördert die Zusammenarbeit der Mitarbeiter unterschiedlicher Linien innerhalb desselben Gebietes und begünstigt ein koordiniertes Erscheinungsbild des
Unternehmens vor den Ärzten.
x
=
220 Arbeitstage / Jahr
8 Arztbesuche / Tag
1.760 Arztbesuche / Jahr
entspricht:
1.440
+
240
+
80
1.760
Arztbesuche von 180 Ärzten
Arztbesuche
280 Ärzte
mit 8 Besuchen / Jahr: "Aufbauen"
mit 4 Besuchen / Jahr: "Erhalten"
mit 2 Besuchen / Jahr: "Beobachten / Verringern"
Abbildung 3-21: Kundenselektion eines Pharmareferenten:
Besuchsfrequenz und Arztbesuche pro Jahr
Die Kosten pro Aussendienstmitarbeiter setzen sich im wesentlichen aus Gehalt, Sozialversicherung
und Reisekosten inklusive Fahrzeug zusammen. Abhängig von Gehaltsniveau und Sozialleistungen
238
Die erforderliche Aussendienstkapazität wird bestimmt durch Zahl der Zielärzte sowie die geforderte Besuchsfrequenz, die ihrerseits von Lebenszyklusphase des Produktes, Kundengruppe und der Marketingstrategie insgesamt abhängig ist. In der Regel ist die Besuchsfrequenz pro Jahr je nach Klassifikation der Ärzte unterschiedlich.
Klassifikation und Besuchsfrequenz werden je nach Führungsphilosophie des Unternehmens zentral vorgegeben
oder empfohlen.
85
des Unternehmens sowie Alter und Bildung der einzelnen Aussendienstmitarbeiter fallen durchschnittlich DM 175.000 pro Mitarbeiter an. Für eine flächendeckende Aussendienstlinie müssen etwa
DM 20 Mio. pro Jahr investiert werden, um bei knapp 31.000 Ärzten eine angemessene Besuchsfrequenz zu erreichen.
Unter der Annahme von durchschnittlich 8 Arztbesuchen an 220 Arbeitstagen entfallen auf jeden
Arztbesuch (Voll-) Kosten von etwa DM 100 (vgl. Abbildung 3-21); für eine Produktbesprechung sind
bei 2-4 gleichgewichteten Produkten pro Arztbesuch DM 25 bis 50 zu kalkulieren.
3.1.3.2 Anforderungen des Vertriebs an ein Performance Measurement-System
Die Anforderungen an ein vertriebsorientiertes Performance Measurement-System sind aus der
Struktur der Vertriebseinheiten, aber auch aus inhaltlichen, durch die Marketingstrategie bestimmten
Aspekten seiner Aktivitäten und Prozesse abzuleiten.
In einer einfachen Struktur einer Aussendienstlinie wird der nationale Markt in Regionen und diese in
Gebiete aufgeteilt (vgl. Abbildung 3-22). Die Gebiete wiederum sind einem oder mehreren Pharmareferenten zugeordnet und umfassen durchschnittlich etwa 20 lokale Märkte (IMS-Mikro-Kreise).239
Ein vertriebsorientiertes Performance Measurement sollte an den Prozessen und Aktivitäten
ansetzen, die für den Kunden von Bedeutung sind. In der Umsetzung heisst dies, dass der Fokus der
Messung auf der Ebene des Pharmareferenten liegt.
Die Vertriebssteuerung kann – in vielen Abstufungen – zentral oder dezentral geprägt sein. Der erste
Fall kommt zum Zuge, wenn zentral ein besseres Know-How und Beurteilungsvermögen über Kunden
und Märkte besteht als dezentral im Felde; dann können bspw. strikte und exakte Vorgaben hinsichtlich Kundenauswahl, Besuchsrouten und Besuchfrequenzen angeordnet werden. Eine dezentrale
Steuerung durch offene Vorgaben oder Ziele ist dann sinnvoll, wenn das Know-How im Aussendienst
selbst liegt. Dies ermöglicht eine flexiblere Orientierung an Kundenwünschen und –bedürfnissen, setzt
aber auch grösseres Verantwortungsbewusstsein und weitreichenderes Verständnis der Mitarbeiter
für die strategische Ausrichtung voraus.
239
In komplexeren Strukturen können bei gleichen oder überlappenden Gebieten auch mehrere Pharmareferenten für
ein Gebiet Verantwortung tragen. Dabei können ausserdem weitere Überschneidungen hinsichtlich der von ihnen
vertretenen Produkte beabsichtigt sein. Diese Strukturen stellen besondere Herausforderungen an ein Performance
Measurement, das Verantwortung für eigenes Handeln fördern soll; Fragen dieser Art liegen daher ausserhalb des
Forschungszieles dieser Untersuchung.
86
Vertriebsleiter
D gesamt
Regionalmanager
Region 0100
Pharmareferenten
Gebiet
0901
...
Region 0900
Gebiet
0902
...
...
Region 1400
Gebiet
0908
IMS-Mikro-Kreis 1
IMS-Mikro-Kreis 2
...
Untersuchungsbereich
IMS-Mikro-Kreis 20
Abbildung 3-22: Führungsstruktur im pharmazeutischen Aussendienst
Während das Performance Measurement bezüglich der strategischen Vorgaben top-down geprägt
sein muss, sollte seine inhaltliche Umsetzung stark bottom-up orientiert sein: so kann einerseits die
Ausrichtung des System an den Kunden und andererseits an die Informationsbedürfnisse des
Pharmareferenten als process-owner der Marketingaktivitäten gewährleistet werden.
Für das Performance Measurement in Arzneimittelmarketing und –vertrieb sind aus diesen Strukturen
verschiedene Implikationen abzuleiten:
• Performance Measurement ist multidimensional aufzubauen. Zentrale Analysedimensionen
sind Produkt, AD-Linie und Region.
• Performance Measurement im Vertrieb erfordert verschiedene Analyseebenen
entsprechend den regionalen Verantwortungsbereichen (lokal / regional / national), die
bottom-up gebildet werden. Dabei sollten die regionalen Einheiten eindeutig erkennbare
Verantwortungsbereiche darstellen.
• Marketingorientiertes Performance Measurement für das ist vor allem national zu
optimieren; hier können zu Analysezwecken regionale Bezüge aufgehoben und andere
kundenbezogene Auswertungskriterien herangezogen werden.
3.2
87
„Ongoing, regular management accounting systems must always be judged in the light of
their two simultaneous functions: 1. Transmission of information to guide toward wise
economic decision. 2. Motivation of personnel toward company goals."240
In einer Zeit einseitiger Ausrichtung von Rechnungswesen und Management Accounting auf kostenorientierte Konzepte wie „Lean Management“, „Activity based Costing“ und „Target Costing“ mit dem
Ziel der Reduktion von Kosten in den achtziger und frühen neunziger Jahren wurde das Leistungsspektrum des Unternehmens in Theorie und Praxis des Management Accountings weitgehend vernachlässigt:241 Erst in jüngerer Zeit werden unter dem Begriff „Performance Measurement“ zunehmend Beiträge zur Messung, Erfassung und Bewertung betrieblicher Leistung veröffentlicht und
diskutiert.242 Dabei gewinnt auch die Leistungsmessung entlang der gesamten Wertschöpfungskette
an Bedeutung; leitend für die hier vorgenommene Betrachtung ist das Performance Measurement in
Marketing und Vertrieb.
Das einleitende Zitat weist bereits auf das in dieser Arbeit vertretene Verständnis des Performance
Measurements als laufendes System mit einer doppelten Funktion von Entscheidungsunterstützung
und Verhaltensbeeinflussung hin. Um Performance Measurement zu positionieren, wird zunächst ein
Grundverständnis über Performance und Managerial Control geschaffen, bevor das Verhältnis von
Performance Measurement und Marketingcontrolling diskutiert wird. Anschliessend werden die
Wirkungen des Performance Measurements auf das Verhalten in Organisationen erörtert.
Im zweiten Teil wird Performance Measurement als Teil eines Performance Management Prozesses
positioniert. Insbesondere seine Ziele und Funktionen sowie sein möglicher Beitrag zur integrierten
Strategieumsetzung finden Berücksichtigung: die vor allem durch Kaplan bekannt gewordene
Balanced Scorecard bietet als Denkansatz eine Basis zum Entwurf eines Performance MeasurementSystems.243
Abschliessend wird der aktuelle Stand des Performance Measurements mit der Zielsetzung dieser
Arbeit in Verbindung gebracht.
240
241
242
243
Vgl. Horngren, Charles T. [Reflections, 1992].
Vgl. FMAC [Concepts, 1998], Paragraph 7ff. Auch Müller-Stewens stellt eine „Innenoptimierung“ der Unternehmen in
Europa in den vergangenen Jahren fest. Vgl. Müller-Stewens, Günter [Stakeholderansatz, 1998], S. 35ff.
Klingebiel sieht Ursprung und erste Ansätze des Performance Measurements bereits in einem frühen Beitrag von
Schaffer, R.H. [Demand, 1974]: vgl. Klingebiel, Norbert [Bestandteil, 1996], S. 81.
Obwohl der Ansatz in der Literatur meist Kaplan / Norton zugeordnet wird, erscheint dies – wie häufig bei stark anwendungsorientierten Konzepten – nicht abschliessend sicher. Vgl. Klingebiel, Norbert [Performance Measurement,
2000], n.o.S.
88
3.2.1 Grundlagen des Performance Measurements
Die Performance eines Unternehmens ist eng verbunden mit Begriffen wie „Produktivität“, „Effizienz“
und „Effektivität“; dennoch ist die Frage, wie die Performance von Organisationseinheiten definiert
werden kann, eine kurze Reflexion wert. Die Bedeutung von Managerial Control wird anschliessend
im zweiten Abschnitt behandelt. Der dritte Abschnitt skizziert mit grundlegenden Konzepten den
Rahmen, in dem Performance Measurements diskutiert wird. Abschliessend stellt der vierte Abschnitt
die Wirkungen von Performance Measurement auf das Verhalten der Organisationsmitglieder vor.
3.2.1.1 Performance des Unternehmens
Unternehmen sind im Zusammenhang mit Performance vor allem durch ihre Zweck- und Zielorientierung zu charakterisieren: die Zweckorientierung wird in der Erfüllung von Funktionen für die
Unternehmensumwelt deutlich, welche durch die Stakeholder vertreten wird. Die Zielorientierung
kennzeichnet die Eigenschaft von Unternehmen, sich selbst Ziele zu setzen und diese durch ihre
Aktivitäten zu erfüllen.244 Durch den Abgleich der eigenen Interessen (vor allem der Shareholder) mit
den Erwartungen ihrer Umwelt (weiterer Stakeholder) legt das Management die Ziele der unternehmerischen Aktivitäten fest, deren Ergebnisse als Output die Erwartungen der Umwelt erfüllen
sollen. Die Wirkung der Outputs in der Unternehmensumwelt wird auch als „Outcome“ bezeichnet.245
Eine hohe Effektivität erreicht ein Unternehmen, wenn es in der Lage ist, mit seinen Outcomes den
Erwartungen der Unternehmensumwelt zu entsprechen.
Dieses Verständnis der Performance von Unternehmen soll hier insofern funktionell weiter fokussiert
werden, dass als Erwartungsinput die Anforderungen des Marktes und damit als Outcomes die Marktergebnisse verstanden werden.246 Der unternehmensinterne Zielsetzungsprozess ist somit eng an
den Absatzmarkt gekoppelt. Der Erfolg unternehmerischen Handelns kann in diesem Verständnis am
Ausmass der Erreichung der Unternehmensziele bzw. der Erfüllung von Markterwartungen
(Effektivität), aber auch am Verbrauch an Ressourcen zur Erreichung dieser Ziele (Effizienz,
Produktivität) gemessen werden.
244
245
246
Unternehmen werden nach Ulrich als dynamische, zweck- und zielorientierte, autonome, produktive, offene, soziale
Systeme in einer komplexen, dynamischen Umwelt definiert. Vgl. Ulrich, Hans [Unternehmung, 1970], S. 153ff.
Während in diesem Abschnitt eine umfassende Betrachtung der Performance von Unternehmen sowohl als eigenes
System als auch im Verhältnis zu ihrer Umwelt vorgenommen wird, diskutiert Andersen anschaulich die Entwicklung
des Produktivitätsbegriffs ausschliesslich in innerhalb des Unternehmens von einer reinen Effizienzorientierung über
den Einbezug von Effektivität bis hin zur Integration von weiteren Faktoren. Vgl. Andersen, Bjorn [Productivity, 1995].
Vgl. Müller-Stewens, Günter [Stakeholderansatz, 1998], S. 40ff.
Dieser Arbeit liegt somit eine etwas enger gefasste Auffassung von Performance zugrunde, welche die Effektivität
der Zielerreichung vom allgemeinen Erwartungsinput der gesamten Umwelt löst und vor allem an den der direkten
Marktteilnehmer bindet.
89
Durch die Ausrichtung auf die Absatzseite des Unternehmens stehen als Erwartungsinput vor allem
die Bedürfnisse der Kunden im Vordergrund.247 Entsprechend sind als Outcomes insbesondere die
Reaktionen der Kunden in Form von absoluten und relativen Marktergebnissen zu verstehen. Die
Performance von Organisationseinheiten des Vertriebs wird daher wie folgt definiert:248
Die Performance einer Vertriebseinheit als System und im System seiner Umwelt bestimmt sich
aus der Effizienz, mit der das Unternehmen Ressourceninputs in angestrebte Outputs transformiert, und der Effektivität, mit der die Erwartungsinputs der direkten Marktteilnehmer durch
die generierten Outputs befriedigt werden können.
Ziel der Arbeit ist es, mit Hilfe einer statistischen Auswertung signifikante Zusammenhänge zu
erfassen und damit in ein Performance Measurement-System zu integrieren. Dabei kommt weniger
der genauen („technischen“) Abbildung von Wirkungsverläufen erste Priorität zu, sondern der bezugsobjektspezifischen Ermittlung von Korrelationen zwischen Performancetreibern (Input, Ressourcenverzehr) und Marktergebnissen (Output).
3.2.1.2 Managerial Control
„Control“ oder Führung bezeichnet im allgemeinen einen Prozess, in dem das Erreichen angestrebter
Ziele sichergestellt wird. „Managerial Control“ wird als Vorgang oder Zustand begriffen, in dem die
Umsetzung von Entscheidungen des Managements in der Organisation sichergestellt ist, der
Führungsprozess also beherrscht wird.249 Führung umfasst ein Set organisierter, strukturierter Handlungen, die auf das Erreichen der Unternehmensziele unter bestimmten Voraussetzungen gerichtet
sind. In diesem Verständnis wird unter „Control“ weitergehend auch für einzelne Organisationseinheiten (von der Business Unit bis zum Mitarbeiter) die erfolgreiche Umsetzung von Strategien
sowie das zielorientierte, gesicherte Handeln am Markt oder innerhalb einer Organisation zum
Erreichen der Unternehmensziele subsumiert.
„Control“ wird zwischen eigenverantwortlicher Steuerung einerseits und Führung im engeren Sinne
andererseits unterschieden (vgl. Abbildung 3-23): Der eigenverantwortlichen Steuerung liegt eine
Selbstkontrolle zugrunde, bei der Prozessergebnisse mit den angestrebten Zielen durch den Mit-
247
248
249
Anderen Stakeholdern der Unternehmensumwelt kommt zur Erreichung der Unternehmensziele eines auf den
Vertrieb fokussierten pharmazeutischen Unternehmens zunächst geringere Bedeutung zu.
Die Definition folgt dem mehrheitlichen Begriffsverständnis von effectiveness („doing the right things“) und efficiency
(„doing things right“). Vgl. Sink, D.S. [Productivity Management, 1985], S. 41f. Zur Operationalisierung in einem Performance Measurement-System allerdings kritisch Klingebiel, Norbert [Performance Measurement, 2000], n.o.S.
Aktuelle Literatur weist darauf hin, dass strategische Performance nur durch die Befriedigung von Kundenbedürfnissen sichergestellt werden kann. CMA [Section 4000, 1999], S. 4000-2.
Vgl. grundlegend Luneski, Chris [Meaning, 1964], S. 592f. Ähnlich Dyson, R.G. et al. [Control, 1994], S. 2 mit Bezug
auf Anthony, R.N. [Systems, 1965].
90
arbeiter (resp. die Organisationseinheit) selbst verglichen werden. Dies setzt eine entsprechende
Kenntnis der Ziele, aber auch den Willen, im Sinne dieser Ziele zu handeln, voraus. Neben häufig
immateriell bedingten Faktoren der Motivation wird dies unterstützt, wenn Zielkongruenz zwischen
Organisation und Individuum besteht oder hergestellt wird.250
Hingegen erwächst ein Bedürfnis zur externen Steuerung durch Einheiten, die nicht selbst mit dem
Prozess betraut sind, aus der Tatsache, dass eben nicht alle Mitarbeiter oder Organisationseinheiten
fähig (z.B. aufgrund fehlenden Wissens um übergeordnete Zusammenhänge) oder willens (z.B.
aufgrund von Interessenkonflikten) sind, im Interesse des Gesamtunternehmens zu handeln. Die
Steuerung von Personen (Organisationseinheiten) durch über- oder nebengeordnete Personen
(Organisationseinheiten) stellt als Führung einen weiteren Aspekt von „Control“ dar.251
Feedback
Vorgesetzter
Führung
Feedback
Mitarbeiter
eigenverantwortliche Steuerung
Operativer
Prozess
Prozessergebnis
(Performance)
Umfeldeinflüsse
Abbildung 3-23: Eigenverantwortliche Steuerung vs. Führung252
250
251
252
Dies kann bspw. durch Schaffung eines entsprechenden Anreizsystems geschehen und wird im Rahmen der
Principal-Agent Theory ausführlich diskutiert. Vgl. hierzu die Einführung in Milgrom, Paul; Roberts, John [Economics,
1992], S. 214ff. Grundlegend auch Jensen, Michael C.; Meckling, William H. [Agency Costs, 1976]. Einen aktuellen
Lösungsansatz der Fragen kommt von Tosi, H.L. et. al. [Compensation Strategy, 1999]. Hinsichtlich der Gestaltung
von Management Control System weisen auch Horngren et al. auf das Selbstinteresse der Akteure hin: vgl.
Horngren, Charles T.; Sundem, Gary L.; Stratton, William O. [Management Accounting, 1999], S. 347f.
Als Führung wird „...die Gesamtheit der Institutionen, Prozesse und Instrumente, welche im Rahmen der Problemlösung durch eine Personengemeinschaft...der Willensbildung (Planung und Entscheidung) und der Willensdurchsetzung (Anordnung und Kontrolle)“ verstanden. Vgl. Rühli, Edwin [Unternehmensführung, 1985], S. 28. Unter
Problemlösung wird ferner die Verfolgung bestimmter (unternehmerischer) Ziele subsumiert. Einen Überblick über
zahlreiche Konzepte von „Managerial Control“ geben Wilson, Richard M.S.; Gilligan, Colin; Pearson, David J.
[Management, 1993], S. 550ff.
In Anlehnung an Wilson, Richard M.S.; Gilligan, Colin; Pearson, David J. [Management, 1993], S. 549.
91
Performance Measurement ist Teil eines übergeordneten Prozesses zur effizienten Erreichung der
Unternehmensziele. Zur Sicherstellung der Prozessbeherrschung bedient sich die Unternehmensführung Systemen, welche die Handlungen und Leistungen der Unternehmenseinheiten messen und
bewerten sollen.253
Führungssysteme haben über die reine Erfassung und Bewertung der Daten hinaus einen verhaltenssteuernden Effekt, indem sie je nach Ausgestaltung der Leistungsindikatoren bestimmte Verhaltensweisen oder Handlungen fördern bzw. sanktionieren. Hofstede weist in seiner allgemeinen Definition
von „Control“ auf die Intention zur Handlungssteuerung hin:
„Control within an organizational system is the process by which one element (person, group,
machine, institution or norm) intentionally affects the action of another element.”254
Diese Definition weist auf die treffende Übersetzung von Control als Führung hin, die eng mit
verhaltensbeeinflussenden Aspekten verbunden ist. Bevor die verhaltenssteuernden Wirkungen beim
Performance Measurement diskutiert werden, setzt sich der folgende Abschnitt mit dem Verhältnis
von Marketingcontrolling und Performance Measurement auseinander.
3.2.1.3 Performance Measurement und Marketingcontrolling
Während dem Controlling in der Literatur umfassende Aufgaben zugeschrieben werden, wird es in der
Praxis häufig vereinfachend auf eine entscheidungsorientierte Kosten- und Leistungsrechnung
reduziert. In seinen Aufgaben, seinen Instrumenten und vor allem seinem Grundverständnis als funktionaler und institutionaler Bestandteil der Unternehmensführung umfasst es jedoch mehr: als
managementorientierte Methode erhebt Controlling den Anspruch, in den gesamten Führungskreislauf integriert zu sein. Zwar greift es zahlreiche Aspekte des Rechnungswesens sowie des Management Accountings auf, hebt aber neben der Entscheidungs- auch die Führungsorientierung hervor.255
253
254
255
Die Ausgestaltung dieser Systeme ist stark abhängig von den Rahmenbedingungen des Unternehmens: Produkte,
Wettbewerb, Mitarbeiter, Unternehmensstruktur und –kultur bestimmen, welche Systeme zur Sicherstellung von
„Managerial Control“ geeignet sind. Die Entwicklung von „Managerial Control“ und Anforderungen an Führungssysteme in Abhängigkeit von Produktionstechniken, Menschenbild und Organisationsstrukturen beschreibt Ross,
Gerry [Revolution, 1990], S. 9ff.
Hofstede, G.H. [Control, 1968], S. 11. Hervorhebung durch MCS.
Anthony fasste dieses Spannungsverhältnis in einen vielzitierten Satz: „In practice, people with the title of controller
have functions that are, at one extreme, little more than bookkeeping and, at the other extreme, de facto general
management.“ Anthony, R.N. [Systems, 1965], S. 28. In den zwanziger und dreissiger Jahren in den USA entstanden, deckt sich dort die „Controllership“ Funktion begrifflich weitgehend mit der des Management Accounting. Mit
wachsenden Unternehmensgrössen und den damit auftretenden Koordinations- und Abstimmungserfordernissen
gewann es zunehmend an Bedeutung. An der Spannweite der inhaltlichen Auslegung hat sich jedoch auch nach 35
Jahren wenig geändert. Vgl. auch Palloks, Monika [Marketing-Controlling, 1991], S. 12ff.
Die seit den Beiträgen von Kaplan und Johnson Anfang der achtziger Jahre an Methoden und Praxis des Management Accountings geäusserte Kritik löste neben Diskussionen auch eine Reihe von Publikationen aus: vgl. einen der
92
Auf das Marketing ausgerichtet verbindet das Marketingcontrolling Daten, Instrumente und Konzepte
des Rechnungswesens mit Konzepten der Marktforschung bspw. zur Werbeeffizienz.256 Zusätzlich
sind gerade im Arzneimittelmarketing häufig qualitative Informationen (z.B. Änderungen der Rahmenbedingungen des Gesundheitswesens) zu berücksichtigen. Über die Funktionen der Information,
Planung, Steuerung und Kontrolle hinaus kommt dem Marketingcontrolling im Rahmen der Prozesssteuerung auch eine stark koordinierende und beratende Funktion zu.257
Entsprechend Schwerpunkt und Zeithorizont „under control“ wird grundsätzlich zwischen operativem
und strategischem Marketingcontrolling differenziert; dies betrifft besonders seine Planungsfunktion
(vgl. Abbildung 3-24).258
Merkmale
Ziel
Ansatz
Indikatoren
Systeme
Operatives Marketingcontrolling
Gewinn
Rentabilität
Marketing-Produktivität
Wirtschaftlichkeit der operativinstrumentalen Massnahmen: „Effizienz“
- Kosten und Erlöse
- ergänzende nicht-monetäre Grössen
-
-
primär internes Rechnungswesen
interne Berichtssysteme
Marktforschung
-
Strategisches Marketingcontrolling
Wachstum
Existenzsicherung
Wettbewerbsvorteile
Angemessenheit der strategisch-potentialorientierten Handlungs-muster: „Effektivität“
Marktposition, Marktpositionierung
Markt-/ Programm-Portfolio
Kundenpositionierung und -portfolio
umfassende Umwelt- und
Unternehmensanalysen (SWOT)
qualitative Informationen
Abbildung 3-24: Operatives und strategisches Marketingcontrolling
256
257
258
ersten Beiträge von Kaplan, Robert S. [Evolution, 1984], weiter Johnson, H. Thomas; Kaplan, Robert S. [Rise and
Fall, 1987] sowie [Relevance Lost, 1987], schliesslich Eccles, Robert G. [Manifesto, 1991] und Jablonsky, Stephen
F.; Keating, Patrick J. [Corporate Cops, 1995]. Im deutschsprachigen Raum Fickert, Reiner [Quo Vadis, 1993], aber
auch Holzer, Peter; Norreklit, Hanne [Stand, 1991] und Weber, Jürgen; Aust, René [Dienstleistung, 1998].
Vgl. ähnlich Klingebiel, Norbert [Performance Measurement, 1999], S. 27f. Analog zum Dienstleistungssektor kann
auch im Pharmamarketing und -vertrieb die Umsetzung der Strategie auf Ebene der Geschäftsprozesse mit Kostenrechnungssystemen alleine nicht mehr befriedigend bewältigt und überprüft werden. Vgl. Reckenfelderbäumer,
Martin [Dienstleistungsbereich, 1994], 50ff.; Vikas, Kurt [Vergleich, 1996].
Vgl. Köhler, Richard [Beiträge, 1993], S. 279ff. Ebenso im Sinne einer Koordination der durch die organisatorische
und funktionale Arbeitsteilung bedingte Schnittstellenproblematik bereits in Köhler, Richard [Partner, 1985]. Einen
weiterführenden Überblick zu aktuellen Themen des Marketingcontrollings bietet eine Sammlung von Beiträgen in
Reinecke, Sven; Tomczak, Torsten; Dittrich, Sabine [Marketingcontrolling, 1998].
Kotler unterscheidet vier Arten der Steuerung und Kontrolle im Marketing: neben der „strategic control” sieht er im
operativ auch eine „annual plan control”, “profitability control” und “efficiency control”. Vgl. Kotler, Philip [Marketing,
1991], S. 709ff. Zu Aspekten von Organisation, Struktur und Aufbau des Marketingcontrollings vgl. speziell Ehrmann,
Harald [Marketing-Controlling, 1995], S. 31ff. oder allgemein Meffert, Heribert [Grundlagen, 1998]. Von der
Betrachtung ausgeschlossen bleibt der eher grundsätzlich orientierte Marketing-Audit. Vgl. hierzu Meffert, Heribert
[Marketing-Management, 1994], S. 416ff.; in der Pharmaindustrie Kirsten, Wolf [Revision, 1991].
93
Operatives Marketingcontrolling aktueller Daten bietet durch Aufbereitung und Analyse ein Feedback,
aus dem kurzfristig Kurskorrekturen hinsichtlich des Einsatzes und der Umsetzung von Marketingmassnahmen und Marketinginstrumenten abgeleitet werden können. Aufgrund seiner Aufgaben stützt
es sich stärker auf Daten des internen Rechnungswesens und bildet als Marketingaccounting eine
funktionale Schnittstelle zwischen Rechnungswesen und Marketing (vgl. Abbildung 3-25).259
-
Führungsinformationen aus dem Rechnungswesen über
Produkt-Markt-Beziehungen
Absatzpolitische Massnahmen
Marketing-Organisationseinheiten
- Stellen / Abteilungen als Cost Center
- Produkt- und Sortimentspolitik
Produkte
- Stellen / Abteilungen als Profit bzw.
- Preispolitik
Strategische Geschäftsfelder
Investment Center
- Kommunikationspolitik
Kunden
- Budgetierung für
- Distributionspolitik
Verkaufsgebiete
Organisationseinheiten
Absatzwege
Aufträge
Zeitbezug der Informationen für das Marketing-Management:
- rückblickende Überwachungsinformationen (Ergebnisanalysen)
- kurzfristige, operative Marketing-Planung
- längerfristige, strategische Marketing-Planung
Abbildung 3-25: Aufgabengebiete des Marketingaccountings260
Strategisches Marketingcontrolling schlägt dagegen zukunfts- und potentialorientiert eine Brücke
zwischen langfristigen Zielen und der Strategieebene, während sich sein operativer Counterpart
vergangenheits- und ergebnisorientiert auf die Stimmigkeit zwischen der Strategie und den operativen
Massnahmen unter Berücksichtigung der kurzfristigen Ziele konzentriert. Darüber hinaus fallen dem
operativen Marketingcontrolling auch Aufgaben der kurzfristigen Marketing-Planung zu.
Trotz dieser theoretisch-analytischen Trennung von operativen und strategischen Aspekten darf für
die Praxis nicht ausser Acht gelassen werden, dass Stellen, die Entscheidungen bezüglich der operativen Prozesse fällen, nicht ausschliesslich mit Informationen aus dem operativen Bereich zu versorgen sind. Vielmehr bedürfen ihre Entscheidungsträger (ob Pharmareferent, Regional- bzw. Vertriebsleiter oder Produktmanager) auch Informationen des strategischen Marketingcontrollings. Erst dieser
übergreifende Bezug ermöglicht es, die Folgen operativer Tätigkeiten auf strategische Erfolgspositionen zu vermitteln und so eine Möglichkeit zur dezentralen Optimierung der Prozesse zu
schaffen.261
259
260
261
Die Bedeutung des Marketingaccountings unterstreicht folgender Satz: „Without a good cost accounting system, it´s
management by anecdote.“ Shapiro, Benson P. et al. [Profits, 1987], S. 106.
In Anlehnung an Köhler, Richard [Beiträge, 1993], S. 299.
Die Bedeutung einer rechtzeitigen Bereitstellung von Informationen über customer satisfaction, customer business
performance und competitor performance hebt Foster hervor. Hierzu schlägt er intelligente Informationssysteme für
den Aussendienst vor. Vgl. Foster, David [Research, 1998].
94
Obwohl ein Marketingcontrolling für den gesamten Marketing-Mix den Nachteil der Zerlegung von
sachlichen Zusammenhängen und Interdependenzen vermeidet, kann auf einer relativ hoch aggregierten Ebene keine wirkliche Ursachenanalyse durchgeführt werden. Der Instrumenten- oder gar
Massnahmen-bezogenen Überwachung kommt daher vor allem hinsichtlich der Entwicklung konkreter
Korrekturmassnahmen Bedeutung zu.262 Efficiency control ist daher vor allem auf einer wenig
aggregierten, prozess- und kundennahen Ebene zu betreiben.263
Performance Measurement bietet einen Ansatz, efficiency control auch im marketings- und Vertriebsbereich wirksam wahrzunehmen. Unter dieser Idee kann auch das Konzept des Benchmarkings
aufgenommen werden264. Als Katalysator eines kontinuierlichen Verbesserungsprozesses (KVP,
continuous improvement, Kaizen) umfasst es die Kernelemente Vergleich und Lernen. Steigerung und
Erhalt der Wettbewerbsfähigkeit werden durch Produktivitätssteigerungen (Leistungssteigerungen
oder Kostensenkungen) erwartet, die über kontinuierliche, opportunistische Verbesserungen hinausgehen.265
Benchmarking legitimiert Ziele durch Fundierung auf Tatsachen, die ausserhalb der analysierten
Einheit liegen. Da nicht mehr über die Ziele selbst argumentiert werden muss, kann alle Anstrengung
auf das Erreichen dieser Ziele gelenkt, und so eine erhöhte Produktivität realisiert werden. Darüber
hinaus etabliert es Referenzgrössen für ein Performance Measurement, aus denen ein aktiver Lernprozess der Organisation mit weiteren Chancen zur kreativen Produktivitätssteigerung initiiert werden
kann.266 Hinsichtlich der Benchmarks wird zwischen Internal Operations Benchmarks, Peer Group
Benchmarks, Top Competitors Benchmarks und Best-in-Class Benchmarks unterschieden.267
Für diese Arbeit ist insbesondere das interne Benchmarking interessant: hierunter wird der Vergleich
von verschiedenen Bereichen hinsichtlich ähnlicher Tätigkeiten und Prozesse im gleichen Unter-
262
263
264
265
266
267
Vgl. Meffert, Heribert [Marketing-Management, 1994], S. 410f.
Durch die besonderen Position der Beziehung „Arzt-Pharmareferent“ sind hier Konzepte zur Beurteilung dieser
Kundenbeziehung bedeutend. Aber auch in der weniger branchenspezifischen Literatur wird dieser Aspekt diskutiert:
Hope, Jeremy [Customers, 1999] und Shapiro, Benson P. et al. [Profits, 1987].
Zur Entwicklung des seit 1979 in den Projekten bei Xerox eingesetzten Benchmarkings vgl. Tucker, Frances Gaither;
Zivian, Seymour; Camp, Robert [Benchmarking, 1987]; mit einer umfassenden Übersicht über Bereiche und Projekte
vgl. Shetty, Y. K. [Aiming, 1993].
Hinsichtlich der Benchmarking-Objekte wird zwischen drei verschiedenen Typen zu unterschieden: Strategisches
Benchmarking, Performance oder Operationales Benchmarking sowie Prozess- oder Management-Benchmarking.
Vgl. Andersen, Bjorn [Benchmarking, 1995], S. 215f.; ähnlich Pryor, Lawrence S. [Self-improvement, 1989], S. 29.
Benchmarking kann definiert werden als „efficacy- and efficiency-raising process based on a) analysis of the existing
performance levels of the company unit or object under examination and comparison with other organizational units
and b) identification of the causes for performance deficits, as basis for the optimum reconfiguration of [...] activities
under special consideration of internal and external customer needs.” Vgl. Krütten, Jörg [Practice, 1999] S. 8.
Zu diesen und weiteren positiven Effekten des Benchmarkings vgl. Andersen, Bjorn [Benchmarking, 1995], S. 216f.
Vgl. weiterführend den aktuellen Ansatz von Murray, Mary Ann; Zimmerman, Raymond A.; Flaherty, Daniel J. [Edge,
1997], S. 48. Ähnlich auch Andersen, Bjorn [Benchmarking, 1995], S. 213f.
95
nehmen zur Ermittlung von „best practices“ verstanden.268 Dieses Potential wird in der Praxis oft
vernachlässigt. Vorteile bieten vor allem die im Vergleich zum externen Benchmarking meist bessere
und vertraute Datenlage sowie die Vergleichbarkeit der Daten aufgrund einer Reihe konstanter
Faktoren (z.B. kultureller Hintergrund, Unternehmensstruktur, übergeordnete Strategie).269
3.2.1.4 Verhaltenswirkungen von Performance Measurement-Systemen
Systemen des Management Accountings wird neben der Bereitstellung von Informationen zur Entscheidungsfindung auch eine verhaltensbeeinflussende Rolle zugemessen; diese kann in der Praxis
explizit genutzt werden oder wirkt lediglich implizit.270 Durch diesen Effekt wird das Ausmass beeinflusst, in dem Mitarbeiter und Entscheidungsträger ihre eigenen Kräfte sowie Ressourcen des Unternehmens im Sinne der Unternehmensziele einsetzen:271
“Control is seen as having one basic function: to help ensure the proper behavior of the people
in the organization. These behaviors should be consistent with the organization´s strategy [...]”
Verhaltenssteuernde Wirkungen liegen in zwei Dimensionen begründet: zum einen fördert die
Existenz eines Performance Measurement-Systems das Bewusstsein, dass Handlungen an den
Zielen der Organisation gemessen werden.272 Zum anderen sind auch Beschaffenheit und Ausgestaltung eines Performance Measurement-Systems geeignet, Handlungen im Sinne der Unternehmensziele zu beeinflussen.
• Verhaltenswirkungen aufgrund der Existenz eines Performance Measurement-Systems
Bei der Umsetzung von Performance Measurement als System zur Schaffung von Managerial Control
sind diese Verhaltenswirkungen zu bedenken. Dabei sollten sowohl die aus dem wahrgenommenen
Eigeninteresse der Mitarbeiter motivierten Handlungen als auch die übergeordneten Interessen des
Unternehmens berücksichtigt werden. An der Aussage:
268
269
270
271
272
Vgl. Murray, Mary Ann; Zimmerman, Raymond A.; Flaherty, Daniel J. [Edge, 1997], S. 46; ebenso der „Pionier“ des
Benchmarkings Camp, Robert C. [Superior, 1992], S. 6.
Vgl. Krütten, Jörg [Practice, 1999] S. 8 und 12f.
Die Wirkung von Messung und Beobachtung auf das Verhalten von Menschen wurde im Rahmen der Human
Relations Bewegung in den dreissiger Jahren durch die „Hawthorne Experimente“ entdeckt und wissenschaftlich
bearbeitet. Nicht die Veränderung arbeitsphysiologischer Bedingungen (Beleuchtung) konnte in diesen Experimenten
wie erhofft als Ursache verbesserter Leistung identifiziert werden, sondern vielmehr der psychologische Effekt der
Beobachtung, aber auch der Auseinandersetzung mit den Bedürfnissen von Arbeitern. Vgl. die Originalarbeiten von
Roethlisberger, F.; Dickinson, W. [Management, 1939] sowie zum Human Relations Bewegung allgemein auch
Mayo, E. [Civilisation, 1945].
So hebt bspw. Merchant die verhaltenssteuernden Aspekte von Managerial Control besonders hervor Vgl. Merchant,
K.A. [Control, 1985], S. 4. Daher teilt er das Control System in action control, personnell control und financial control.
Ähnlich Klingebiel mit Bezug die US-Verwaltung: vgl. Klingebiel, Norbert [Performance Measurement, 1999], S. 43.
96
„Managerial Control is a blend of rational and behavioral considerations, and neglecting either
type leads to erroneous generalizations.“ 273
wird deutlich, dass die Wirkungen eines Performance Measurements weder ausschliesslich rationaler
noch verhaltenswirksamer Natur sind. Die angemessene Berücksichtigung beider Komponenten ist
Voraussetzung für den Erfolg der Umsetzung.
In Theorie und Praxis werden verschiedene Argumente diskutiert, welche auf denkbare Verhaltenswirkungen von Performance Measurement-Systemen hindeuten. Sie können Hindernisse bei der
Implementierung eines Performance Managements darstellen und auch nach der Implementierung
die Einstellung und das Verhalten der Organisationsmitglieder gegenüber dem Performance Measurement-System beeinflussen.274
• „Measurement is threatening.“ Aus der Tradition der Messung als Instrument zur Kontrolle
von Arbeitnehmern gibt es verhaltenswirksame Vorbehalte gegen Erfassung von Leistungsindikatoren. Daher sollte zwischen Messung und Beurteilung bzw. Evaluation unterschieden werden.
• „Precision is essential to useful measurement.“ Da beim Performance Measurement der
zeitlichen Entwicklung von Werten eine grössere Bedeutung zukommt als der Bestimmung
der exakten Einzelwerte (wie bspw. beim Financial Accounting), sollte nicht zu viel
Genauigkeit auf die Bestimmung der Werte gelegt werden.
• „Standards act as ceilings on performance.“ Standards sind nicht der obere Level der
Leistungserbringung, sondern sollten als „Minimum“ kommuniziert werden. Durch internes
Benchmarking, das „best practices“ ermittelt, können Höchstleistungen für das gesamte
Unternehmen erzeugt werden. Prämien- und Incentive-Systeme sollten nicht an die
Erreichung von Standards, sondern an den relativen Beitrag zum Erfolg gekoppelt werden.
Auf Einwände dieser Art drohen Initiativen zum Performance Measurement in der Praxis zu treffen; in
der Art, wie mit diesen Einwänden in der Implementierungsphase umgegangen wird, liegt nicht nur die
Akzeptanz des Systems, sondern auch der Grad der Beeinflussbarkeit des späteren Verhaltens durch
die Performance Measures begründet.
Performance Measurement sollte sich nicht als absolutes System verstehen, das eine exakte Abbildung der Wirklichkeit bietet. Die Offenheit für zusätzliche, über die einzelnen Performance
Measures hinausgehenden Aspekte sollte die aus dem System gewonnenen Erkenntnisse zwar nicht
verwässern oder zur Beliebigkeit geraten lassen, kann dem System aber zu einer höheren Akzeptanz
über viele Ebenen des Unternehmens verhelfen. Gleichzeitig wird durch diese Offenheit ein Ansatz
zur kritischen Reflexion über die Gültigkeit des Systems angeboten, der im Sinne einer Weiterentwicklung und ständigen Anpassung bedeutend ist.
273
274
Anthony, R.N. [Management Control, 1988], S. 22.
In Anlehnung an Bredrup, Harald, [Measurement, 1995], S. 170f.
97
• Verhaltenswirkungen aufgrund der Beschaffenheit des Performance Measurement-Systems
Bei der Entwicklung der Kostenrechnung zum Führungs- und Steuerungsinstrument wurde vermehrt
auch der verhaltenswissenschaftlichen Dimension Aufmerksamkeit geschenkt.275 Da die Gestaltung
des Performance Measurement-Systems einen entscheidenden Einfluss auf die Zielverfolgung hat, ist
bei Entwicklung und Bestimmung der Leistungsindikatoren darauf zu achten, dass diese auf eine
Förderung des Verhaltens im Sinne der Unternehmensziele ausgerichtet werden. Folgende kritischen
Feststellungen verdeutlichen inhaltliche Wirkungen von Performance Measures:276
• Die Kritik des „single indicator focus“ betrifft die Tendenz, eine einzige Kennzahl als Massstab für die gemessene Leistung heranzuziehen Für ein aussagekräftiges Bild („balanced
picture“) über eine Bezugsgrösse sind mehrere Kennzahlen im Zusammenhang zu sehen.
• „Subjective measures are sloppy.“ Soft-factors sollten trotz bestehender Einwände in einem
Performance Management-System Berücksichtigung finden; denn als meist qualitative
Faktoren spiegeln sie Erfahrung, Gefühle und Eindrücke wider, die in rein zahlenbasierten
Abbildungen verloren gehen.
• Eine ausschliesslich Input- oder Output-orientierte Gestaltung der Performance Measures
und eines entsprechenden Anreizsystems hat wesentliche Auswirkungen auf Qualität und
Nachhaltigkeit der durchgeführten Prozesse (bspw. Arztbesuche, Kundenkontakte).
Die Verhaltenswirkung des Performance Measurements ist eine wesentliche Eigenschaft, die bei
seinem Einsatz als Führungs- und Steuerungsinstrument genutzt wird: Führung wurde als Prozess
dem Ziel der Beeinflussung von Verhalten charakterisiert.277 Performance Measurement ist daher
zentraler Bestandteil eines umfassenderen Performance Managements.
3.2.2 Performance Measurement und Performance Management
Eine amerikanische Weiterentwicklung eines systematisierten Benchmarkings wird heute unter den
Stichworten „Performance Measurement“ und „Performance Management“ diskutiert und kann als
Entwicklung des amerikanischen Management Accountings verstanden werden.278 Performance
Management stellt die betriebliche Leistungserbringung in den Vordergrund. Aufgrund der darge275
276
277
278
Das Konzept des „responsibility accounting“ versucht explizit, durch Kostenvorgaben Einfluss auf das Leistungsverhalten von Mitarbeitern zu nehmen und dieses im Sinne der Unternehmensziele zu steuern. Vgl. zum Konzept
Horngren, Charles T.; Sundem, Gary L.; Stratton, William O. [Management Accounting, 1999], S. 331f. In Untersuchungen von Chris Argyris wurde zwar eine beachtliche Anzahl von Variablen untersucht, doch liessen die
Ergebnisse keine generalisierbaren Schlüsse zu. Das Prinzip der Kostenverantwortlichkeit für beeinflussbare Kostengrössen ist eines der tragenden Säulen, die das Funktionieren der existierenden, auf Plan- und Ist-Rechnungen
aufbauenden Steuerungssysteme gewährleisten. Vgl. Schoenfeld, Hanns-Martin W. [Entwicklung, 1992], S. 355f.
Teilweise in Anlehnung an Bredrup, Harald, [Measurement, 1995], S. 170f.
Vgl. Abschnitt 3.2.1.2.
Vgl. im deutschsprachigen Raum vor allem die Arbeiten von Klingebiel, Norbert [Bestandteil, 1996], [Management,
1998] oder in systematisierender Übersicht verschiedener Beratungsansätze [Performance Measurement, 1999].
Vgl. auch Abschnitt 3.2.1 zur Entwicklung des Management Accounting.
98
stellten Besonderheiten des Arzneimittelmarketings besteht hier ein Bedarf an innovativen, effizienzorientierten Instrumenten zur Führung, aber auch zur Bereitstellung von Informationen für eine
strategiegerechten, dezentralen Entscheidungsfindung.
Dieser Teil des Kapitels diskutiert zunächst Performance Measurement als Teil des Performance
Management Prozesses. Anschliessend wird die Balanced Scorecard (BSC) als mögliches Instrument
zur Performance Messung vorgestellt. Im dritten Teil werden Vorteile des Performance Measurements
als Instrument zur Umsetzung von Strategien durch konsequentes und zeitnahes Monitoring von
Aktivitäten und Prozessen diskutiert.
3.2.2.1 Performance Management
Der folgende Abschnitt skizziert zunächst Performance Management als Prozess, bevor ausgewählte
Funktionen und Aufgaben des Performance Measurements diskutiert werden.
3.2.2.1.1 Performance Management als Prozess
Performance Management umfasst die leistungsbezogenen strategischen und monetär orientierten
Entscheidungsprozesse des Unternehmens. Prozessual können diese entsprechend den allgemeinen
Schritten des Führungskreislaufs gegliedert werden.279 Im Unterschied zur allgemeinen Sichtweise
erfolgt eine Fokussierung auf das an den Zielen des Unternehmens gemessene Ergebnis (Output)
und die Erfüllung der an das Unternehmen gestellten externen Anforderungen (Outcome).280 Mit der
Phasen „Zielformulierung“, „Steuerung“ (durch Monitoring) und der „Erarbeitung von Reaktionen“
erkennt Klingebiel hauptsächlich drei Einzelaktivitäten des Performance Management Prozesses,
während sich Küntzle auf die Phasen des aus dem Konzept des „Total Quality Managements“
bekannten Deming-Cycles „Plan-Do-Check-Act“ bezieht.281 Auch die Phasen des Marketingprozesses
können als Performance Management-Prozess formuliert werden.282
Zwar wird der Rahmen durch den generischen Führungskreislauf gebildet, aber in den Phasen des
Prozesses können innovative Managementmethoden zum Einsatz kommen (vgl. Abbildung 3-26). In
279
280
281
282
Vgl. Brauchlin, Emil [Methodik, 1990], S. 39f.
Vgl. Abschnitt 3.2.1.1. Die Verknüpfung der Gesamtziele des Unternehmens mit denen einzelner Unternehmenseinheiten in einem integrierten und handlungsorientierten System der Leistungsmessung ist eine wichtige Voraussetzung zur strategischen wie auch zur operativen Zielerreichung.
Vgl. Küntzle, Frank [Steuerungsmethoden, 1998], S. 365; Klingebiel, Norbert [Management, 1998], S. 1f.; andere
Autoren sehen eine 3-phasigen Prozess aus „Performance Planning“, „Performance Review“ und „Performance
Improvement“. Vgl. Rolstadås, Asbjorn [Process, 1995].
Vgl. Abbildung 3-2 in Abschnitt 3.1.1.2.
99
der Phase „Performance Feststellung“ bildet das Performance Measurement den Kern des Prozesses. Durch eine dauerhafte „Performance Evaluation“ wird darauf aufbauend im nächsten Schritt
ein Monitoring ermöglicht, das sowohl via Eigenüberprüfung den Funktionen von Entscheidungs- und
Verhaltenssteuerung dient als auch via externe (Fremd-) Überprüfung eine Führungs- und
Kontrollfunktionen zulässt.283
Aktivitäten
Performance
Feststellung
Kontinuierliche Verbesserung
Performance
Measurement
Reengineering
- dauerhaft
- temporär
Planung
Initiative
Performance Gap
Performance
Planung
Performance
Prioritäten
Performance
Anforderungen
Vision
Strategie
Stakeholder
Performance
Anspruch
Benchmarking
Externe Überprüfung
Kundenanspruch
Wettbewerbsvergleich
Performance
Monitoring
Prüfung / Steuerung
Performance Verbesserung
Eigenüberprüfung
Performance Evaluation
Zielformulierung
Abbildung 3-26: Führungskreislauf und Performance Management284
Aufbauend auf den Ergebnissen des kontinuierlichen Performance Monitorings kann eine Planung
zukünftiger Leistungen durchgeführt werden. Ein Vorteil des Systems zeigt sich darin, dass ein
Performance Gap nicht nur durch Anpassung der Performance Planung geschlossen werden kann,
sondern dass mit Hilfe des integrierten Benchmarkings konkrete Handlungsalternativen direkt aus den
Performance Measures vergleichbarer Erhebungsobjekte abgeleitet werden können. Initiativen zur
kontinuierlichen, opportunistischen Verbesserung werden zielgerichtet aufgezeigt und resultieren
i.d.R. aus der Eigenüberprüfung; weitergehende Reengineering-Projekte oder systemische Verbesserungen hingegen bedürfen meist eines zentralen Engagements.
283
Performance-Prioritäten sind durch (kontinuierliches, internes oder externes) Benchmarking, Wettbewerbsvergleich
oder Vergleich mit Kundenansprüchen festzulegen und können sowohl für die Eigen- als auch für die Fremdüberprüfung genutzt werden. Vgl. Bredrup, Harald [Evaluation, 1995], S. 193f.
100
Zentrales Element des Performance Managements ist das Performance Measurement, das den Kern
des empirischen Teils dieser Arbeit bildet.285 Die prozessual geforderte und auch institutional-organisatorisch wichtige Trennung von Performance Measurement im engeren Sinne und Performance
Evaluation als Performance Measurement im weiteren Sinne hat Einfluss auf die Wirkungen eines
Performance Management-Systems auf das Verhalten der Organisationsmitglieder.
Performance Measurement im engeren Sinne stellt die Ergebnisse des Handelns fest. Hierzu sind
innerhalb des Performance Measurement-Systems Leistungsindikatoren nach bestimmten, konstanten Massstäben zu erheben. Die Realität wird unter einem bestimmten Blickwinkel abgebildet, ohne
aber bereits in diesem Schritt einem Vergleich oder einer Bewertung unterzogen zu werden.
Performance Evaluation als Performance Measurement im weiteren Sinne bildet die Schnittstelle zum
Performance Improvement, einem wesentlichen Ziel des Performance Managements. Erster Schritt ist
die Beurteilung, zu deren Hilfe die Daten der Messung zueinander oder zu Vergleichswerten in Bezug
gesetzt und beurteilt werden. In einem nächsten Schritt sind Möglichkeiten zur Leistungssteigerung
aufzudecken. Neben den Informationen aus dem eigentlichen Performance Measurement sind
weitere, qualitative Informationen als wichtiger Bestandteil einer ausgewogenen Analyse hinzuzuziehen.286
Die Performance Bewertung umfasst grundsätzlich die Möglichkeiten der Selbst- und der Fremdevaluation. Unter Selbstevaluation wird die Analyse und Bewertung der eigenen Leistung für einen
Verantwortungsbereich (bspw. ein einzelner Pharmareferent, ein Regionalmanager oder ein Produktmanager) verstanden. Die Nutzung der Ergebnisse des Performance Measurements ist in diesem Fall
sehr konstruktiv orientiert, da sie zur künftigen Entscheidungsfindung beitragen bzw. zur Steuerung
des eigenen Verhaltens (d.h. der Aktivitäten) benutzt werden können. Fremdevaluation umfasst
ergänzend die Analyse und Bewertung der Performance Measures eines Bezugsobjektes durch eine
in der Regel übergeordnete hierarchische Ebene. Die Fremdevaluation kann personelle Leistungsbeurteilungen im Rahmen von Anreizsystemen ebenso umfassen wie übergeordnete BenchmarkingAnalysen zur Ermittlung von „best practices“.
284
285
286
In Anlehnung an Bredrup, Harald [Background, 1995], S. 87. Ähnlich für Management Control Systems allgemein
Horngren, Charles T.; Sundem, Gary L.; Stratton, William O. [Management Accounting, 1999], S. 329.
Vgl. zur empirischen Validierung der Performancetreiber durch Performance Measurement Kapitel 4.
Vgl. Bredrup, Harald [Evaluation, 1995], S. 191f. Der Einbezug qualitativer Informationen muss aufgrund von
Erfassungs- und Auswertungsschwierigkeiten nicht notwendigerweise systematisch erfolgen. Wichtig ist, dass zu
Evaluation und Entscheidungsfindung auch externe Informationen zugelassen werden.
101
3.2.2.1.2 Aufgaben und Funktionen des Performance Measurements
Als übergeordnete Zielsetzung des Performance Managements wird in der Literatur oft die Verbesserung der Leistung einer Organisation genannt.287 Hierfür steht die optimierte Einbindung personeller, finanzieller und sachlicher Ressourcen in die betrieblichen Prozesse und Systeme.
Dabei wird das Ziel verfolgt, durch den Aufbau eines effektiven Performance-Reportings ebenenspezifisch eine Leistungsentwicklung darzustellen und Grundgedanken der multidimensionalen
Erfolgsrechnung zu folgen. Ebenen und Dimensionen werden analog zu etablierten Berichtsstrukturen
durch eine Differenzierung nach Business Units, Regionen, Produkten, Führungsstrukturen oder
Prozessen gebildet.288 Der Einbezug der Entwicklung ermöglicht einen über die unmittelbare Vorperiode hinausgehenden Vergleich und damit eine relativierte Beurteilung des Betrachtungsobjektes.
Die Dokumentation vergangener Werte ist für ein Führungsinstrument sinnvoll, solange aus ihnen
Nutzen für zukunftsbezogene Entscheidungen gezogen werden kann. Mit der systematischen Integration zukunftsorientierter Werte und Benchmarks wird eine weitere Anforderung deutlich, mit der
Performance Measurement seine Unterstützung einer systematischen und zielorientierten Führung
erfüllen kann: an Stelle der Abrechnungsorientierung tritt eine Zukunftsorientierung zur Befriedigung
innerbetrieblicher Informationsbedürfnisse.
Schwierigkeiten bei der Messung der Strategieumsetzung sollen Performance Management-Systeme
vermeiden, indem sie neben finanziellen Grössen auch deren Treiber integrieren. Diese meist nichtfinanziellen Grössen geben eher einen Einblick in die Ursache-Wirkungsbeziehungen der Prozessebene eines analysierten Objektes.289 Mit Hilfe der Performancetreiber soll eine direkte und bewusste
Beeinflussung von Prozessergebnissen ermöglicht und ein Ansatz zu internem Benchmarking und der
einfachen Ermittlung von „best practices“ geschaffen werden.
Dabei verlangt betriebliche Praxis des Pharmamarketings, dass Führungs- und Steuerungssysteme
sich an den variierenden Anforderungen unterschiedlicher Funktionsbereiche, Märkte, Prozesse,
Aggregations- und Hierarchieebenen orientieren. Dies bedeutet, dass nicht mehr auf einen unternehmensweiten „Allround-Ansatz“ abgestellt werden kann, sondern die zur Verfügung stehenden
287
288
289
Obwohl es selbst keine value adding activity ist, hat es durch die Möglichkeit des Performance Improvements
Einfluss auf die Wettbewerbsfähigkeit des Unternehmens und erzielt somit einen indirekten value added. Vgl.
Bredrup, Harald [Measurement, 1995], S.171f; ähnlich Klingebiel, Norbert [Management, 1998], S. 5f. Vgl. auch
Abschnitt 3.2.2.3 zur Rolle des Performance Measurements bei Strategieumsetzung und Lernen.
Erhebungsobjekte oder Untersuchungseinheiten sind in dieser Arbeit primär regional differenzierte Märkte für ein
Produkt. Sie können aber auch auf Individuen, Teams, Abteilungen, Geschäftsfelder und integrierte oder rechtlich
selbständige Business Units bzw. auf Produktgruppen und Vetriebskanäle bezogen werden.
Vgl. Johnson, H. Thomas; Kaplan, Robert S. [Relevance Lost, 1987], S. 259. Zu einer Untersuchung hinsichtlich des
Einsatzes von vorwiegend traditionellen „Nonfinancial Performance Measures“ in Kanada und den USA vgl. Stivers,
Bonnie P. et al. [Nonfinancial, 1998].
102
Instrumente und Methoden entsprechend den Bedürfnissen der jeweiligen Informationsempfänger
und Entscheidungsträger zu kombinieren und zu variieren sind.290
Die Aufgaben und Funktionen des Performance Measurements als System zur Planung, Steuerung
und Evaluation im operativen Marketing- und Vertriebsbereich sind daher zu diskutieren.291 Neben der
Innenorientierung ist beim Performance Measurement besonders eine verstärkte Aussenorientierung
des Dateninputs zu berücksichtigen. Kunden-, konkurrenz-, markt- und umweltorientierter Informationen sind gerade im Vertriebsbereich Voraussetzung für eine differenzierte Evaluation. Abbildung
3-27 gibt einen Überblick über vier wichtige Funktionen und Fokusfelder, die aus Arbeiten unterschiedlicher Autoren abgeleitet werden:
(1) Eine für die Arbeit zentrale Funktion des Performance Managements liegt in der Bereitstellung
von Informationen zur Entscheidungsfindung: mit deren Hilfe soll sichergestellt werden, dass Entscheidungen im Sinne der Unternehmensziele und eines optimalen Ressourceneinsatzes prinzipiell
möglich sind.292 Dabei werden die Kriterien der Zukunftbezogenheit, Erwartungsbestimmtheit, Beeinflussbarkeit und Einzelzurechenbarkeit als wesentlich erachtet, die auch in der Kostenrechnung Kennzahlen als entscheidungsrelevant klassifizieren.293
(2) Als System zur Unterstützung eines internen Benchmarkings können in einem Performance
Measurement-System Erfolgstreiber durch die Analyse erfolgreicher Verkaufsgebiete identifiziert
werden. Quantitativ und qualitativ ist hier nach Massen für den Impact von Performancetreibern zu
forschen, aufgrund derer „best practices“ entwickelt werden können. Diese stehen anderen Unternehmenseinheiten als Richtwerte oder verbindliche Vorgaben zur Verfügung und bieten neben der
Leistungsmessung die Möglichkeit, innerhalb der Organisation vom Erfolg anderer Erhebungsobjekte
zu lernen.294
290
291
292
293
294
Ashton et al. sehen auch ein Auseinanderdriften zwischen aktuellen betriebswirtschaftlichen Erfordernissen von
Unternehmen und Forschungsschwerpunkten des Management Accountings. Vgl. Ashton, D.; Hopper, T.; Scapens,
R.W. [Issues, 1991], S. 7ff und S. 15ff. Ähnlich Grüner, Andreas [Szenario 2005, 1998].
Zu Anforderungen an die Strukturen von Performance Measurement-Systemen vgl. Klingebiel, Norbert [Performance
Measurement, 2000], n.o.S. Da alle Anforderungen in der Praxis nur schwer vollständig zu erfüllen sein werden,
sollte vor allem pragmatisch implementiert werden: für Ziele und Aufgaben des Performance Measurements ist es
wichtiger, überhaupt ein Instrument zur Verfügung zu stellen als etwas „Perfektes für die Ewigkeit“ zu schaffen.
Entscheidungen können, müssen aber nicht ohne aber notwendigerweise mit (individuellen) Interessen harmonieren.
Eine Kombination des Performance Measurements mit Anreizsystemen, welche die Interessen der Entscheidungsträger über entsprechende Anreize (scheinbar) mit denen des Unternehmens in Einklang bringt, kann dies m.E. nur
temporär erreichen. Diese Instrumente können primär die zeitgerechte Bereitstellung notwendiger Informationen für
jemanden sicherstellen, der prinzipiell im Sinne des Unternehmens zu handeln gewillt ist. Vgl. auch Abschnitt 3.2.1.4.
Hierin wird der Bezug zum Ursprung des amerikanischen Management Accountings deutlich: vgl. Johnson, H.
Thomas; Kaplan, Robert S. [Relevance Lost, 1987], S. 259f. und Bredrup, Harald [Measurement, 1995], S. 172f. Vgl.
für den deutschen Sprachraum stellvertretend Küpper, Hans-Ulrich [Entwicklungslinien, 1990]; die Anforderungen an
unterschiedliche Controllinginstrumente systematisiert Horváth, Péter [Controllinginstrumente, 1993].
Zu Management Accounting und Knowledge-Management vgl. auch Birkett, W.P. [Knowledge, 1995], S. 47.
Fokus Strategie:
• Integration operativer und
strategischer Aspekte
• Monitoring mittels
strategiebezogener
Performance Measures
Entscheidungsfindung
103
Verhaltenssteuerung
Performance
Management
Fokus Zeit:
• zeitnahe und rechtzeitige
Informationsversorgung
• intertemporale
Vergleichbarkeit
Benchmarking
Fokus Informationsempfänger:
Fokus Performance Measures:
• Betonung der Steuerbarkeit
der Leistung
• Pragmatismus und Relevanz
• Verständlichkeit
• Übersichtlichkeit
• Integration von monetären und
nicht-monetären Grössen
• Fokus auf Leistungsgrössen
unter Berücksichtigung der
Performancetreiber
Führung
Abbildung 3-27: Funktionen und Fokusfelder des Performance Managements295
(3) An die Entscheidungsfunktion des Performance Managements knüpft sich seine Führungs- und
Steuerungsfunktion.296 Für monetäre und nicht-monetäre Leistungsgrössen können Vorgaben, Ziele
oder Restriktionen für die Erhebungsobjekte im Performance Reporting kommuniziert werden. Die
Vorgaben können spezifisch für den jeweiligen Empfänger und seine Entscheidungssituation (Marktposition, Marktpotential, verfügbare Ressourcen) oder aber allgemeiner Art für alle Informationsempfänger sein.297
(4) Wie bereits dargelegt haben messende Systeme eine Verhaltenswirkung.298 Dieser Effekt kann
für eine auf primäre Prozessdaten zurückgreifende Leistungsmessung durch entsprechenden Aufbau
im Sinne der übergeordneten (strategischen) Zielsetzungen des Unternehmens genutzt werden.299
295
296
297
298
299
In Anlehnung an Fickert, Reiner; Anger, Cornelius [Business Language,1998], S. 50ff.; sinngemäss äussern sich
Schäffer, Utz; Weber, Jürgen [Consultants, 1999]. Ausführlicher Klingebiel, Norbert [Performance Measurement,
1999], S. 17f. Vgl. auch Bredrup, Harald [Measurement, 1995], S.172f. Ähnlich Neely, Andy; Gregory, Mike; Platts,
Ken [Design, 1995], S. 95.
Vgl. Dyson, R.G. et al. [Control, 1994] und Bredrup, Harald [Measurement, 1995], S.172f.
Die Entscheidung hierüber ist vor dem Hintergrund zu treffen, dass ein Performance Management-System vor allem
als unterstützendes und weniger als kontrollierendes Instrument akzeptiert werden sollte. Dies gilt auch für die
Entscheidung, inwiefern Vorgaben dieser Art empfehlenden oder verbindlichen Charakter haben.
Vgl. Abschnitt 3.2.1.4. Vgl. kritisch hinsichtlich der Übertragbarkeit US-amerikanischer Erkenntnise zum Management
Accounting Klingebiel, Norbert [Performance Measurement, 2000], n.o.S.
Hiromoto verdeutlicht die Sorge um die Verhaltenswirkungen in Japan: „High level Japanese managers worry less
about whether an overhead allocation system reflects the precise demands each product makes on corporate
resources than about how the system affects the cost reduction priorities of middle managers and shop floor
workers.“ Vgl. Hiromoto, Toshiro [Edge, 1988].
104
Entscheidungsträger aller Hierarchie- und Aggregationsebenen sollten daher jene Informationen erhalten, von denen sie ihr Verhalten (und damit ihre Entscheidungen) abhängig machen.300
Ansatz eines modernen Führungssystems sollte es weiter sein, positive Anreize zur Verfolgung der
Unternehmensziele zu setzen und damit individuelle Interessen und Unternehmensinteressen in eine
Richtung zu lenken.301 Die stimmige Ausrichtung der Beurteilungs- und Prämiensysteme unterstützt
die verhaltenssteuernde Wirkung des Performance Measurements: individuelle, operative Ziele sind
als auf die Erfolgsfaktoren ausgerichtete Performance Measures zu formulieren oder müssen
nachvollziehbar aus diesen abgeleitet werden können.302
Die Verbindung der Aufgaben durch Offenlegung, Abstimmung und Koppelung der Performancedaten
bietet eine Chance zur effizienten Verhaltenssteuerung.303 Allerdings können Verhaltenssteuerung
und Führung nicht mechanistisch durch Führungs- Anreiz- und Kontrollsysteme alleine bewältigt
werden. Der Personalauswahl und qualitativen Aspekten in der Kommunikation von Unternehmenszielen und –strategie kommt eine ebenso grosse Bedeutung zu wie dem strukturellen Umfeld:
Führungssysteme unterstützen die Führung, ersetzen diese aber nicht.
3.2.2.2 Die Balanced Scorecard als Performance Measurement-System?
Aus der Erkenntnis der Unzulänglichkeiten existierender Controlling-Konzepte entwickelten Robert
Kaplan und David Norton ab 1989 in Zusammenarbeit mit der Unternehmensberatung KPMG Peat
Marvick als ganzheitlichen Ansatz zur Performancemessung die Balanced Scorecard (BSC).304 Ihre
Ausgewogenheit versucht die BSC durch die Integration von vier Perspektiven zu erreichen: neben
einer weiterhin starken Position der finanziellen Perspektive fordern die Autoren die Berücksichtigung
300
301
302
303
Die Lösung der Frage im Sinne einer polarisierenden Zuordnung von Systemen zu einer Funktion (Verhaltens- oder
Entscheidungsorientierung) ist auch aufgrund der vielfältigen Variationsmöglichkeiten bei der Umsetzung in der
Praxis m.E. kaum möglich und daher mehr theoretischer Natur. Bei der Diskussion ist jedoch die Tatsache wesentlich, dass Führungssysteme traditioneller Prägung die Anreize für ein Verhalten gegen die Ziele der Organisation
primär durch Kontrolle zu minimieren suchen. Bei der Optimierung des eigenen Nutzens des Entscheidungsträgers
(„moral hazard“) lief dieser Gefahr, entdeckt zu werden; positive Anreize zur Minimierung dieses Verhaltens boten
die ausschliesslich entscheidungsorientierten (Kontroll-) Systeme hingegen kaum.
Eine Optimierung der Anreize, wie sie die Principal-Agent Theorie unter der Voraussetzung strikt rationalen
Handelns der Akteure vorschlägt, ist m.E. unrealistisch und greift in ihrem mechanistischem Grundverständnis zu
kurz: unter den gesetzlichen Rahmenbedingungen zum Arbeitnehmerschutz sind die Voraussetzungen der PrincipalAgent Theorie nicht gegeben, wenn das Performance Measurement-System für alle Ebenen des Unternehmen zur
Verfügung stehen soll. Daher ist ein positiver Wille des Arbeitnehmers vorauszusetzen; ist dies nicht gegeben, sind
grundsätzliche Massnahmen ausserhalb der Reichweite eines Performance Measurement-Systems zu überlegen.
Vgl. Fickert, Reiner; Anger, Cornelius [Business Language,1998], S. 52 und Bredrup, Harald [Measurement, 1995],
S. 172f.
Vgl. Grüner, Andreas [Szenario 2005, 1998], S. 70f.
105
einer Kunden-, einer Prozess- und einer Lern- und Wachstumsperspektive. Abbildung 3-28 verdeutlicht den Zusammenhang dieser vier Perspektiven.
Financial Perspective
Goals
Measures
„How Do We Look to
Shareholders?“
Internal Business
Process Perspective
Customer Perspective
Goals
Measures
Goals
„How Do Cusomers
See Us?“
Measures
„What Must We
Excel at?“
Innovation and
Learning Perspective
Goals
Measures
„How Can We continue to
Improve and Create Value?“
Abbildung 3-28: Schematischer Aufbau der Balanced Scorecard
Während die finanzielle Perspektive weiterhin zur Messung der ökonomischen Ergebnisse gewählter
Strategien eine übergeordnete Funktion behält, dienen die anderen Perspektiven der Messung der
„enabler“. Die Kundenperspektive versucht, die Entwicklung der strategischen Erfolgsfaktoren in den
Kunden- und Marktsegmenten messbar zu machen und ist somit nach aussen gerichtet. Die
Prozessperspektive liefert Informationen über die innere Leistungsfähigkeit des Unternehmens und
beobachtet die kritischen Prozesse zur Befriedigung der wichtigsten Stakeholderansprüche. Die
Performance Measures der vierten Perspektive schliesslich sind in die Zukunft gerichtet und messen
interne Faktoren, welche die Grundlage für langfristige Erfolge bieten. Sie wird daher als Lern- und
Wachstumsperspektive bezeichnet und spiegelt die aktuellen und künftigen Fähigkeiten des Unternehmens (Mitarbeiterdaten wie Ausbildung, Fluktuation, Altersstruktur, Daten zu IT-Systemen oder
organisatorischen Abläufen im Overhead des Unternehmens) wider.
Mit der BSC wird nicht nur eine Erweiterung des Rechnungswesen-geprägten Controllings um nichtfinanzielle Grössen erreicht, sondern auch eine Verbindung von zusammenhängenden, aber in der
304
Vgl. Kaplan, Robert S.; Norton, David P. [Scorecard, 1991], [Putting, 1993], [Using, 1996], [Translating 1996] sowie
kommentierend auch Klingebiel, Norbert [Performance Measurement, 2000], n.o.S.
106
betrieblichen Praxis scheinbar konfligierenden Grössen gesucht. Daher sind die Verbindungen nicht
als ein Netzwerk komplexer trade-offs zu interpretieren, sondern als eine Vernetzung der Performance Measures zu einem System kausaler Beziehungen zwischen und innerhalb der vier Perspektiven. Durch die konsequente Ausrichtung der Performance Measures auf die Strategie des Unternehmens soll mit ihnen der Grad der Strategieumsetzung abgebildet werden.
Ø Trotz der grundsätzlichen Gleichberechtigung ihrer Bedeutung werden die vier Ebenen in ihrer
Wirkung nicht unabhängig voneinander, sondern kausal miteinander vernetzt gesehen.305 Während
die Lern- und Wachstumsperspektive wie ein Fundament die Fähigkeiten und damit Voraussetzungen
für das jeweilige Geschäft abbildet (langfristige Orientierung), stellen die Leistungsindikatoren der
Prozess- und Kundenperspektive Vorsteuergrössen für die Messgrössen der Finanzperspektive dar:
in einer analytischen Betrachtung liegen die Perspektiven zeitlich hintereinander, auch wenn sich de
facto die Messgrössen durch Feedbacks und Schleifen wechselseitig-dynamisch beeinflussen.
Ø Durch eine Integration von Performance Measures und strategischen Zielen sollen auch innerhalb
der einzelnen Perspektiven Kausalzusammenhänge dargestellt werden.306 Die Performancetreiber
sind bei der Entwicklung einer BSC so zu wählen, dass sie erklärende Variablen für die strategischen
Ergebnisgrössen sind (verdeutlicht durch die Pfeile von den „goals“ zu den „measures“ in Abbildung
3-28). Während die Ergebnisgrössen oft generischer Natur sind, d.h. unternehmensübergreifende
Aussagekraft besitzen, unterscheiden sich die Performancetreiber in Abhängigkeit von Strategie,
Branche und Unternehmen und sind daher unternehmensspezifisch zu bestimmen.307
Durch die Abstimmung von strategischen Zielen und Performancetreibern soll die Ausrichtung von
Strukturen und Aktivitäten der Organisation auf die geplante Strategie konsequenter erfolgen. Als
„Werkzeug zur Umsetzung von Strategien“ gewinnt die Balanced Scorecard in den letzten Jahren
durch die Aktivitäten von Beratungsunternehmen wie auch der Forschung an Gewicht.308 Damit wurde
305
306
307
308
Vgl. die graphische Darstellung in Kaplan, Robert S.; Norton, David P. [Translating 1996], S. 152.
Vgl. Kaplan, Robert S.; Norton, David P. [Translating 1996], S. 30ff.
Vgl. die Auswahl der Performancetreiber in Arzneimittelmarketing und –vertrieb in Abschnitt 3.1.2.4. Bisher ist dem
Verfasser der Arbeit nur eine Anwendung der BSC im Pharmamarketing verschreibungspflichtiger Arzneimittel
bekannt. Allerdings gehen die Ausführungen wenig über eine generische Beschreibung der BSC hinaus. Vgl. Buller,
Katja; Kramer, Judith; Kuhn, Andreas; Schein, Jochen [Scorecard, 2000].
Vgl. Horváth, Péter; Kaufmann, Lutz [Werkzeug, 1998]. Im Rahmen der wissenschaftlich orientierten, deutschsprachigen Beiträge schlagen Seidenschwarz, Werner; Gleich, Ronald in [Schwesterfunktionen, 1998] die BSC als
Brücke zwischen Marketing und Controlling vor; eine erste grundlegende Zusammenfassung des State of the Art
zeigten Weber, Jürgen; Schäffer, Utz in [Scorecard, 1997]. Als ein Beispiel für praxisorientierte Beiträge des deutschsprachigen Raums vgl. Brunner, Jürgen; Sprich, Olaf [Performance, 1998]. Dabei wird in der Literatur zunehmend
betont, dass eine Beschränkung auf vier Perspektiven nicht zwangsläufig gegeben sein muss: auch Kaplan / Norton
weisen darauf hin, dass die BSC als „Schablone, nicht als Zwangsjacke“ zu interpretieren ist und die Wahl von vier
Perspektiven in hohem Masse intuitiv aufgrund praktischer Erfahrungen erfolgte. Vgl. Kaplan, Robert S.; Norton,
David P. [Strategien, 1997], S. 33.
107
auf konzeptioneller Ebene ein Rahmen geschaffen, der allerdings in entscheidenden Fragen keine
Antworten gibt:
• Als „Informationssysteme für die Unternehmensführung“ verharren die Ansätze auf einer
relativ hohen hierarchischen Stufe; ein „Deployment“ ist zwar vorgesehen.
• Im Vertrieb innovativer Arzneimittel mit vielen dezentralen Akteuren sind entscheidungsorientierte, strategiegerechte Informationen auf nachfolgenden operativen Hierarchieebenen erforderlich.
• Ursachen und Wirkungen von Marketingmassnahmen sind für den Entscheidungsträger
transparent zu machen, um Hinweise für Verbesserungen geben zu können.
• Ein Performance-Benchmarking als organisationaler Lernprozesses dezentraler Vertriebseinheiten kann daher nicht erreicht werden.
Kritisch ist auch zu beurteilen, dass mit der treffenden Abbildung der Kausalzusammenhänge der
entscheidende Schritt ausbleibt: messbare Erfolgstreiber (Performancetreiber) der in der Strategie formulierten Ergebnisgrössen müssen gefunden und in einen sinnvollen Gesamtzusammenhang gebracht werden. Gelingt dies nicht, ist eine Messung der Strategieumsetzung nicht möglich, da u.U.
falsche Indikatoren gemessen werden: Dysfunktionalitäten oder sogar Underperformance drohen als
Folgen.309
3.2.2.3 Strategieumsetzung und Lernen durch Performance Measurement
Während die Messung von Auswirkungen von Massnahmen zur Effizienzsteigerung mit einer auf dem
Rechnungswesen aufbauenden Berichterstattung noch zu leisten ist, reichen diese Systeme bei der
Erfassung und Beurteilung des Fortschritts der Strategieimplementierung hingegen oft nicht aus.
Führungsstrukturen internationaler Konzerne stützen sich häufig auf ein System von Ziel-, Plan- und
Ist-Zahlen und darauf basierenden Abweichungsanalysen. Im Rahmen dieser in der Regel monetär
orientierten Systeme werden Zielvereinbarungen getroffen und die Zielerreichung gemessen. Diese
Planrechnungen bilden zwar allenfalls einen Zielkorridor für das obere Management, geben jedoch
nachgeordneten Stufen auch nach einem Deployment der Ziele wenig Hinweise, wie die Ziele erreicht
und die Erreichung gemessen werden soll. Die Lösung wird bei verschiedenen Ansätzen in einer
Erweiterung der Berichtssysteme in vier wesentlichen Dimensionen gesucht: 310
•
•
•
•
309
310
Zeit: Erweiterung der ex post Betrachtungen um ex ante Szenarien
Ausrichtung: Erweiterung der internen Sicht um eine externe Perspektive
Dimension: Ergänzung der finanziellen Daten um nicht-finanzielle Indikatoren
Format: systematische Berücksichtigung qualitativer neben quantitativen Informationen.
Vgl. Klingebiel, Norbert [Performance Measurement, 2000], n.o.S.
Vgl. Müller-Stewens, Günter [Stakeholderansatz, 1998], S. 36f.
108
Berichtssysteme, wie sie aktuell von Wissenschaft und Lehre für die Praxis bereitgestellt werden,
können im durch zahlreiche Einflüsse geprägten Umfeld des Pharmamarketings keinen vollständigen,
zeitgerechten und damit adäquaten Beitrag zur Unternehmenssteuerung, operativen Strategieumsetzung und Strategieüberprüfung leisten (vgl. Abbildung 3-29).
Unternehmensführung
Strategieentwicklung
Strat. Performance
Measurement
Strategieumsetzung
Performance
Measurement
Scorecard
Ansätze
Ergebnis
Financial
Controlling
Abbildung 3-29: Möglichkeiten des Managements zur Strategieüberprüfung311
Zur frühen, rechtzeitigen Überprüfung der Strategieumsetzung bedarf es vielmehr Systemen und
Rechnungen zur kontinuierlichen, zeitnahen Messung. Operative Performance Measurement-Systeme zum Monitoring der Strategieumsetzung sind von strategischen Performance MeasurementSystemen zum Monitoring der Strategieentwicklung zu unterscheiden.312
Performance Measurement bietet stärker als bisherige Ansätze die Möglichkeit zum Monitoring der
Strategieumsetzung. Durch den Aufbau eines Systems zur kontinuierlichen Messung relevanter
Leistungsindikatoren erfolgt ein früheres Feedback als bspw. im Rahmen des Financial Controlling
(vgl. Abbildung 3-30).313 Einen Zeitvorsprung gegenüber dem traditionellen Berichtswesen generiert
ein Performance Measurement-System, wenn seine Leistungsindikatoren Veränderungen aufzeigen
311
312
313
In Anlehnung an Müller-Stewens, Günter; Fontin, Mathias [Management-Qualität, 1999].
Aktuelle Forschungsarbeiten beschäftigen sich mit der Entwicklung von Systemen, in denen ein Monitoring von
Strategieentwicklung und Strategieumsetzung in einem gemeinsamen Bezugsrahmen erfolgt. Als „General Management Navigator™“ soll ein konzeptioneller Bezugsrahmen für eine auf verschiedenen Aggregationsebenen (Konzerne, Konzerngesellschaften, SBUs, Abteilungen, Teams, Individuen) anwendbare Systematik geschaffen werden.
Vgl. Müller-Stewens, Günter; Lechner, Christoph [Navigator, 1999].
Im Financial Controlling hingegen müssen Vorgänge erst berichtet, wahrgenommen, analysiert und bewertet werden,
bevor über weitere Massnahmen entschieden werden kann. Zur Bedeutung von „Feedback und Learning“ im
Konzept der Balanced Scorecard vgl. Gleich, Ronald [Scorecard, 1997], S. 434f.
109
können, bevor sich diese in finanziellen Grössen niederschlagen (vgl. Abbildung 3-30). Traditionelles
Controlling setzt also dort an, wo kaum noch Einfluss auf das Prozessergebnis möglich ist. Ross
formuliert daher die treffende Forderung „Put control where the operation is.“314
Hieraus sind nicht nur ein Anspruch nach Dezentralisierung von Verantwortung, sondern auch Hinweise auf die Ausgestaltung der entsprechenden Informationen abzuleiten: die Auswahl der richtigen
Vorsteuergrössen des finanziellen Ergebnisses ermöglicht eine Verkürzung der Feedbackzyklen.
Interessant ist dabei vor allem die Frage, wie gross der Einfluss definierter Vorsteuergrössen als
Performancetreiber für einen bestimmten Verantwortungsbereich ist.
Möglichkeiten zur Beeinflussung
der Prozessergebnisse
hoch
time-lag
Kundenkontakt
Kundenkontakt
Auftrag
Auftrag
für Verbesserung
verlorener Prozess
Auftragsbearbeit.
Auftragsbearbeit.
Auslieferung
...
Rechnung
Messpunkt des
Financial Controlling
Rechngsverfolgung
Bezahlung
Buchung
niedrig
finanz.
Ergebnis
Zeit
Abbildung 3-30: Verzögerung des Feedback durch Financial Controlling315
Doch nicht nur Korrekturmöglichkeiten für den laufenden Prozess werden aufgegeben: durch ein
spätes Feedback gehen ausserdem alle weiteren vor dem (finanziellen) Abschluss dieses Prozesses
gestarteten Abläufe für Verbesserungen verloren, da das Ergebnis des ersten Prozesses beim Start
der folgenden noch nicht bekannt ist. Dabei ist der Verlust an Verbesserungsmöglichkeiten um so
gravierender, je mehr gleichartige Prozesse vor Abschluss des ersten Prozesses gestartet werden
und parallel ablaufen.316 Mit einer Verkürzung der Feedbackzyklen werden auch Lernprozesse im
Unternehmen beschleunigt. Unter entsprechenden organisationalen Voraussetzungen steigert dies
314
315
316
Vgl. Ross, Gerry [Revolution, 1990], S. 12.
In Anlehnung an Müller-Stewens, Günter [Wandel, 1997], Folie 10.
Das Problem finanzieller Kenngrössen als „lagging indicators“ thematisieren auch Horngren, Charles T.; Sundem,
Gary L.; Stratton, William O. [Management Accounting, 1999], S. 332f. Allerdings dürfen die Ausführungen nicht zu
der Schlussfolgerung führen, dass Systeme wie bspw. das Financial Controlling fortan überflüssig seien; sie erfüllen
wichtige Funktionen bspw. bei der Beurteilung der Kundenbonität: „Nur bezahlter Umsatz ist guter Umsatz.“
110
die Anpassungsfähigkeit von Unternehmen und dezentralen Einheiten des Vertriebs an veränderte
Wettbewerbs- und Umfeldbedingungen.
Ein System zur Überwachung und Steuerung der Marketing-Performance greift dagegen auf am
Prozessbeginn liegende Leistungsdaten zu: mit der Erfassung der Performancetreiber des
Marketingmix wird ein Monitoring der zugrundeliegenden Prozesse ermöglicht. Durch die parallel
vorliegenden Marktergebnisse kann dabei die Transformation des Massnahmeneinsatzes zu Marktergebnissen überprüft werden. Ein Vergleich der Wirkung gleicher Massnahmen in verschiedenen
Untersuchungseinheiten lässt Rückschlüsse auf Abhängigkeit der Wirksamkeit von bestimmten Faktoren oder Qualität der Umsetzung zu. Die Identifizierung und Eliminierung von regionen- oder
kundengruppenspezifischen non-value added activities mit Hilfe des Performance Cockpits und die
Kommunikation dieser Ergebnisse als Beginn eines organisationalen Lernprozesses schafft eine
Chance zur sprunghaften Leistungs- und Effizienzsteigerung, die eine kontinuierliche Verbesserung
durch Optimierung einzelner Wertschöpfungsprozesse beschleunigt.317
Performance Measurement soll Management und Akteuren ein schnelles Feedback darüber bieten,
inwiefern eingesetzte Ressourcen zum Markterfolg und damit zur Umsetzung der Strategie
beitragen.318 In Unternehmenseinheiten wie den nationalen Niederlassungen der globalen Pharmakonzerne, in denen Marketing und Vertrieb nahezu ausschliesslicher Bestandteil unternehmerischen
Handelns sind, stellt schnelles, differenziertes Feedback über die Wirkung der Marketingstrategie den
kritischen Erfolgsfaktor dar. Die rasche Feststellung der Wirksamkeit der Kommunikationsstrategie
bzw. ihrer Umsetzung erlaubt schnelle Reaktionen wie Variationen des Massnahmeneinsatzes,
Verbesserung der Durchführungsqualität oder Änderung der Strategie.
Die Evaluation vergangener Leistungen wird durch eine systematische, analytisch fundierte Datenbasis unterstützt. Planungs- und Zielsetzungsprozesse (Feedforward) und damit auch die Entwicklung
künftiger Strategien werden erleichtert (vgl. Abbildung 3-31). Performance Measurement gewinnt über
den operativen Fokus hinaus auch Bedeutung für das Management der Marketingstrategie.
Der Aufbau einer Wissensbasis über Reaktionen des Marktes unter bestimmten Massnahmenkonstellationen eröffnet Möglichkeiten zu markt- und wirkungsbezogenen Planungen und Szenarioanalysen. Performance Measurement wird damit zur Basis systematischer Strategieentwicklung durch
erfahrungsbasiertes Lernen.319
317
318
319
Vgl. CMA [Section 5300, 1999], S. 5300-1.
Zu den Ausführungen vgl. auch Klingebiel, Norbert [Bestandteil, 1996], S. 81.
Vgl. auch Birkett, W.P. [Knowledge, 1995].
111
Unternehmensstrategie
Marketingstrategie
Performance-Cockpit
Datenpool
Feedback
Feedforward
P
P
P
P
P
P
P
P
P
P
P
P
P
P
P
P
P
P
P
P
P
P
P
P
P
P
P
P
P
P
P
P
Markteinführung
Messzeitpunkt
(heute)
Marketingmix und
Massnahmeneinsatz
Zeit
Abbildung 3-31: Performance-Cockpit als Schnittstelle zwischen Strategie und Implementierung
3.2.3 Fazit: Forschungsfragen im Bereich des Performance Measurements
Forschungsbedarf im Performance Measurement besteht vor allem in Fragen zur Umsetzung von
Performance Measurement-Systemen. Während zahlreiche konzeptionelle Beiträge vor allem für die
BSC vorliegen, bleibt bei diesen die entscheidende Frage der Anbindung von Indikatoren an die
Zielgrössen meist offen:
• Werden mit den Vorsteuergrössen tatsächlich Performancetreiber erhoben?
• Wenn ja, wie gross ist ihr tatsächlicher Einfluss auf die Zielgrösse?
• Mit welchen (statistischen) Verfahren können unter welchen Umständen diese Analysen
durchgeführt werden?
Der empirische Teil der Arbeit wird versuchen, diese Fragen für Marketingmassnahmen des Arzneimittelvertriebs zu beantworten. In Entwürfen der CMA für Management Accounting Standards ist
neben dem Performance Measurement auch eine Richtlinie über statistische Methoden zum Einsatz
in diesem Gebiet zu finden.320 Das Repertoire der Instrumente des Management Accountings wird
damit entsprechend den erweiterten Anforderungen der betriebswirtschaftlichen Praxis ergänzt. Bei
320
Vgl. CMA [Section 5300, 1999], unter Bezug auf die Korrelationsanalyse S. 5300-8. Allerdings ist hervorzuheben,
dass es sich hierbei weder um neue Methoden noch um besonders tiefgreifen Ausführungen handelt. Bemerkenswert ist jedoch, dass statistische Methoden für Standards zum Management Accounting diskutiert werden.
112
aller Begeisterung für eine innovative Entwicklung des Management Accountings sollte aber auch die
Kritik an mathematisch orientierten Methoden der Kostenrechnung nicht vergessen werden.321
Neben der inhaltlichen Ausgestaltung haben aber auch Aufbau und Art des Performance Reportings
der Vermittlung von quantitativen Informationen einen wichtigen Einfluss auf Klarheit, Verständlichkeit
und damit letztendlich Relevanz der Information für den Empfänger. Der folgende Teil des Kapitels
widmet sich dem Aufbau eines vertriebsorientierten Performance-Cockpits diesen Fragen.
321
Die Kritik an der Betriebsplanerfolgsrechnung macht deutlich, dass zu stark auf mathematischen Optimierungsmodellen basierende Systeme zu komplex sind und an Handhabbarkeit verlieren. Vgl Reckenfelderbäumer, Martin
[Dienstleistungsbereich, 1994], S. 52f. Zu einem Überblick über die Betriebsplanerfolgsrechnung vgl. Laßmann, Gert
[Betriebsplanerfolgrechnung, 1992], S. 300ff. und kommentierend Kilger, Wolfgang [Flexible, 1993], S. 89ff.
3.3
113
Vertriebsorientiertes Performance-Cockpit
„At the end of the day, sales drive everything.“322
Neben der inhaltlichen Definition der Messgrössen bestimmt die Art der Darstellung von Informationen
die Akzeptanz und Wirkung eines Performance Measurement-Systems in wesentlichem Masse.
Dieser Teil des Kapitels führt zum Performance-Cockpit, indem zuerst Schwächen traditioneller Wege
der Vermittlung entscheidungsrelevanter Informationen erörtert werden. Einen Lösungsansatz bietet
die Darstellung von Informationen in sog. „Cockpit-Charts“, deren grundsätzliche Eigenschaften und
Anforderungen im zweiten Teil dargelegt werden. Auf diesen Grundlagen wird exemplarisch ein
Performance-Cockpit für den Einsatz im Arzneimittelvertrieb aufgebaut.323 Dieses Cockpit wird die
inhaltlichen Vorzüge der im Arzneimittelvertrieb üblichen Kennzahlen mit den Vorteilen der Darstellung als Cockpit-Chart verknüpfen; in die Darstellung werden aber auch neue Indikatoren
integriert, welche die Interpretation der dargestellten Daten erleichtern und ihre Übertragung in marktorientierte Entscheidungen fördern sollen. Der Teil schliesst mit einer zusammenfassenden
Beurteilung, die auch Fragen der Implementierung dieses Instrumentes berücksichtigt.
3.3.1 „Traditionelle“ Informationsvermittlung im Arzneimittelvertrieb
Auch im Arzneimittelvertrieb wird steigt die Menge an Informationen, die zwischen dezentralen
Mitarbeitern und zentralen Stellen ausgetauscht werden. Administrative Informationen, zu denen aus
der Perspektive der Pharmaberater auch Markt- und Leistungsdaten gerechnet werden, konkurrieren
mit fachlichen Informationen über die eigenen Produkte, jene des Wettbewerbs und gesundheitspolitische Vorgänge. Diese Informationsflut wird mit der IT-bedingten Erweiterung der Kommunikationsmöglichkeiten weiter steigen.
Die Ursachen für die Zunahme vor allem administrativer Daten sind vielfältig: die Möglichkeit der
schnellen Aufbereitung führt häufig zu leicht variierenden Formen ein und desselben Berichtes; die
Möglichkeit des Zugriffs auf eine grössere Datenbasis wird – häufig unüberlegt – genutzt; immer
detailliertere Daten werden tendenziell auch zu detailliert weitergegeben. Hinzu kommt eine weitere
Zahl von Berichten, welche die Abweichungen und Unterschiede zwischen den „Basisberichten“ feststellen, erläutern und kommentieren sollen. Als Ergebnis der Informationsflut sind wichtige Informationen schwerer von weniger wichtigen oder unwichtigen Informationen zu trennen. Wesentliche
322
323
Lothian, Niall [Measuring, 1987], S. 39.
Mit der Entwicklung von Cockpit-Charts befasst sich seit längerem das Beratungsunternehmen Thomas Group, das
auch deren Umsetzung in der Praxis vorantreibt.
114
Ziele des Berichtswesens – das Auslösen von Steuerungsmassnahmen oder das Erzielen von Verhaltenswirkungen – daher werden nicht erreicht.
Ergebniskennzahlen und Erfolgstreiber aus der Praxis von Arzneimittelmarketing und –vertrieb zeigt
Abbildung 3-32. Während die Kommunikation der Ergebniskennzahlen in der Regel standardisiert und
sehr gut entwickelt ist, stehen zur Messung der Erfolgstreiber nur wenige standardisierte Kennzahlen
zur Verfügung. Insbesondere werden die Kennzahlen „Besuchsfrequenz“, Pharmareferentenbesuche
pro Zeiteinheit bei (selektierten) Zielärzten sowie die Anzahl der Produktbesprechungen pro Zeiteinheit genutzt. Ihre Beurteilung stützt sich weitgehend auf (häufig prospektive) qualitative Untersuchungen sowie Praktiker-Grundsätze.
Weitergehende Analysen über Inputfaktoren sind zwar grundsätzlich aufgrund der in den Aussendienst-Berichtssystemen zur Verfügung stehenden Daten möglich, doch bleiben diese Analysen
häufig punktuell auf die Ebene des einzelnen Kunden beschränkt. Darüber hinaus lassen auch solche
Untersuchungen den Bezug zu den Marktergebnissen vermissen.
Output (Ergebniskennzahlen)
Umsatz absolut
Absatz nach Packungsgrössen
Marktanteil in definiertem Markt
(„Therapeutische Klasse“)
- Interner Index: Marktanteil eines definierten
Gebiets relativ zum Marktanteil in
Deutschland insgesamt
- Wettbewerbsindex: Marktanteil des eigenen
Produkts relativ zum Marktanteil eines
ausgewählten Wettbewerbers (Benchmark)
in definiertem Gebiet
Verbindende Grössen
-
-
auf der Prozessebene
des Pharmareferenten
nicht / kaum
vorhanden
-
Input (Erfolgstreiber)
Durchschnittliche Anzahl
Pharmareferentenbesuche bei
Zielärzten und Apothekern pro Tag
Besuchsfrequenz
Anzahl Produktbesprechungen
Anzahl Musterabgaben
Anzahl Dinnerdiskussionen
Anzahl Anwendungsbeobachtungen
Anzahl Teilnehmer an Wissenschaftlicher
Fortbildung
u.U. Sonderanalysen weiterer Massnahmen
Abbildung 3-32: Ausgewählte Kennzahlen aus Arzneimittelmarketing und Vertrieb
Die Führung von Aussendienst und Marketing erfolgt vielfach durch Vorgaben von Umsatz- und
Marktanteilszielen. Zusätzlich eingesetzte inputorientierte Vorgaben hinsichtlich des Einsatzes
bestimmter Erfolgstreiber verfolgen primär folgende Ziele:
• Sicherstellung des Einsatzes von Massnahmen zur Erreichung strategischer Ziele (bspw.
Bekanntheitsgrad des Unternehmens)
• Umsetzung von zentral gewonnenen Erkenntnissen hinsichtlich Aussagekraft und schliesslich Wirksamkeit bestimmter Massnahmen und Aktionen.
Über den singulär auf einzelne Massnahmen bezogenen Charakter hinaus werden Vorgaben dieser
Art häufig auch sehr pauschal pro geführter Einheit (Regionalmarkt, AD-Bezirk) gegeben: Zielgrössen
sind bspw. ein bestimmter Besuchsschnitt pro Tag, eine bestimmte Anzahl Muster pro Quartal sowie
115
Vorgaben bei Dinnerdiskussionen, AWBs und Einladungen zu Wissenschaftlichen Fortbildungen.324
Dieses Vorgehen hat zwar den wesentlichen Vorteil, dass Erfahrungen und Expertise zentral gesammelt und in Erkenntnisse umgesetzt werden können; weiter werden Massnahmen und Strategien
nach Art, Umfang und zeitlichem Einsatz einheitlich durchgeführt. Nachteil dieses Verfahrens ist
jedoch, dass es keinen regional differenzierten und erfolgskontrollierten Einsatz von Massnahmen
vorsieht; regionale Sättigungseffekte werden vernachlässigt und Ineffizienzen geschaffen.
Traditionell wird – oft unabhängig von der Art der vermittelten Information – die Form der Tabelle
bevorzugt.325 Dies bedingt, dass lediglich die Entwicklung eines Indikators über verschiedene
Erhebungseinheiten oder Betrachtungsobjekte dargestellt wird. Diese Art der Informationsvermittlung
trennt Input- und Outputfaktoren durch die Darstellung in unterschiedlichen Tabellen (vgl. Abbildung
3-33). Dieser Umstand wird dadurch verstärkt, dass Daten meist in den nahe an der Datenentstehung
liegenden Abteilungen erhoben, verarbeitet und zu Informationen verdichtet werden. Eine Übersicht,
die ein Erkennen von Zusammenhängen fördert, wird erschwert.
Eine Verknüpfung von Input und Output wird in der Regel zentral vorgenommen. In punktuellen
Analysen wird auf hohem Aggregationsniveau der Daten versucht, Wirkungsverläufe zu erklären.
Dieses Vorgehen bedingt, dass Wissen um Zusammenhänge zentralen Entscheidungen vorbehalten
ist. Darüber hinaus konzentrieren sich Untersuchungen zur Wirkung der eingesetzten Massnahmen
auf beispielhafte, meist qualitative (Arzt-) Befragungen. Diesen singulären Ansätzen fehlt jedoch meist
eine produktübergreifende Systematik und eine (zeitliche wie methodologische) Kontinuität. Darüber
hinaus sind die bekannten Probleme qualitativer Forschung in künstlichen Befragungssituationen
anzuführen.
Dezentral liegt vor allem implizites Wissen über Wirkungsverläufe vor; Entscheidungen werden häufig
aufgrund von Erfahrungswerten nur „aus dem Bauch heraus“ gefällt.
Diese Konstellation fördert den Effekt, dass bei rational aufgebauten, zentralen Analysen besonders
stark jene wahrgenommen werden, die ein bestehendes Paradigma bestätigen. Dieser Effekt konzentriert sich auf wenige Personen und damit wenige Paradigmen; das Zustandekommen und die
Diskussion von Analysen, welche diese Paradigmen in Frage stellen könnten, kann leicht durch eine
bestimmte Unternehmenskultur, unternehmenspolitische Machtkonstellation oder Interessen verhindert werden.
324
325
Dabei ist nur bedingt entscheidend, ob Vorgaben als monetäre Grössen (Budget) oder nicht-monetäre Grössen
vermittelt werden.
Die Koblenzer Studie von Homburg et al. kommt zu dem Ergebnis, dass in deutschen Industrieunternehmen 84% der
Kostenstellenberichte als Tabelle aufgebaut sind. Der Anteil der graphischen Berichte beträgt lediglich 4%. Vgl.
Homburg, Christian; Weber, Jürgen; Aust, René; Karlshaus, Jan Thido [Koblenzer Studie, 1998], S. 20.
116
Der psychologische Mechanismus des Festhaltens an Bekanntem wird zwar auch durch eine Verlagerung von analytischer Kapazität in dezentrale Bereiche nicht verhindert, doch werden die
aggregiert zu:
113
Gebieten
14
Märkten
1
Markt Deutschland
Ma
y
Jun
...
Fe
b
Ma
r
Ap
r
/M
aß
na
hm
en
Wissensch. Fortbildung
evtl. weitere Maßnahmen
Va
riab
len
Dinnerdiskussionen
Musterabgaben
Zeit [Monate]
Regionale Differenzierung
IMS-Mikro-Bricks
Umsatz
Absatz
1.845
1.973 regionale Serien:
Marktanteil
abgeleitete Zielgrößen
Ou
tpu
t
Inp
ut
Jan
Informationen hier von einer Vielzahl von Entscheidungsträgern mit unterschiedlichen Einstellungen
interpretiert. Dadurch wird eine Diskussion über die einzelnen Analyseergebnisse und damit auch die
Chance gefördert, dass sich die zutreffenderen oder häufigeren Ergebnisse bzw. die besseren Argumente durchsetzen.326
Abbildung 3-33: Traditioneller Ansatz der separierten Darstellung von Daten
Da die Qualität von Entscheidungen bekannterweise weniger von der Quantität der Informationen als
vielmehr ihrer Relevanz abhängt, sollte sich die Versorgung der Entscheidungsträger mit Informationen an ihren Bedürfnissen inhaltlicher und zeitlicher Art orientieren.327 Die Defizite traditioneller
Vermittlung von Informationen lassen sich wie folgt zusammenfassen:
• Zu viel Information verdeckt die Sicht auf das Wesentliche.
• „Ziellose“ Datenverarbeitung ohne ausreichende Reflexion über Nutzen der Information.
• Trennung zusammenhängender Geschäftsprozesse durch die Form der Darstellung.
326
327
Auch Klingebiel weist auf den Diskussionswert von Leistungsindikatoren hin, da oftmals erst dadurch abweichende
Einschätzungen und Bewertungen offenbar werden. Sie tragen damit zum Entstehen einer gemeinsamen Sprache
mit gleich verstandenen Inhalten bei. Vgl. Klingebiel, Norbert [Performance Measurement, 1999], S. 43.
Vgl. Abschnitt 3.2.2.1.2
117
Die skizzierten Defizite in der systematischen Auswertung der vorhandenen Daten sprechen für eine
systematisierte und kombinierte Darstellung von Ergebniskennzahlen und Erfolgstreibern in einem
Cockpit-Chart. Die Entdeckung von Ursache-Wirkungsbeziehungen zwischen Erfolgstreibern einerseits und finanziellen Ergebnissen andererseits wird durch intuitives Erkennen gefördert.328 Ergänzend soll als zentrale Aufgabe dieser Arbeit versucht werden, mit Hilfe einer statistischen Software die
Erfolgstreiber zu verifizieren und ihre Hebelwirkung auf Marktergebnisse zu quantifizieren.
3.3.2 Cockpit-Controlling
Der Begriff des Cockpits war bisher vor allem auf den technischen Sprachgebrauch beschränkt; erst
in der jüngeren Vergangenheit wurde er auch im Zusammenhang mit betriebswirtschaftlichen Anwendungen häufiger verwendet. Der folgende Absatz geht auf Charakteristika von Cockpits und ihres
Einsatzes als Form der Bildkommunikation ein, bevor sich dieser Abschnitt insgesamt näher mit
Anforderungen an Performance-Cockpits, Performance Measures und die Datenbasis auseinandersetzt. Der Abschnitt schliesst mit der Diskussion wichtiger Aspekte zur Implementierung.
3.3.2.1 Bildkommunikation: Basis der Cockpits
Cockpits finden ihren Einsatz traditionell im technischen Bereich, wenn eine grössere Anzahl
aktueller, entscheidungsrelevanter Informationen übersichtlich und häufig in Echtzeit („online“) abzubilden ist. Traditioneller Platz der Cockpits sind Flugzeuge, aber auch bei Formel-1-Wagen, Sportautos oder Booten wird heute von Cockpits gesprochen. In der Steuerung technischer Anlagen, von
Produktionsstrassen oder neuerdings auch von Computersystemen wurde der deutsche Begriff „Leitstand“ vom „Cockpit“ abgelöst. Auf der Suche nach gemeinsamen Eigenschaften dieser Anwendungen können folgende Punkte identifiziert werden:
• schneller und relevanter Überblick durch übersichtliche, meist graphische Darstellung von
Informationen
• Komprimierung und Hierarchisierung einer Vielzahl unterschiedlicher, aber zusammenhängender Informationen
• aktuelle Informationen, die ohne oder mit nur geringem Zeitverzug zu den laufenden
Prozessen abgebildet werden
• Klarheit und Wesentlichkeit
• Fokussierung des Blickfelds auf wesentliche Informationen, häufig Ergebnisgrössen
• Darstellung von entscheidungsrelevanten Informationen
328
Vgl. Fickert, Reiner; Anger, Cornelius [Business Language,1998], S. 59. In Form eines „Storyboards“ wird diese
Verbindung in einem Qualitäts-orientierten Ansatz in Heskett, James L.; Sasser, W. Earl jr.; Schlesinger, Leonard A.
[Link, 1997], S. 142ff. verdeutlicht.
118
• Zusammenführung und Integration verschiedener Informationsquellen
• Abbildung von (Prozess-) Input und (Prozess-) Output
• Möglichkeit zum Eingriff in die abgebildeten Prozesse durch Steuerung des Inputs.
Die Darstellung von Informationen in graphischer Form und mit Hilfe von bildlichen Anordnungen
begründet die Überlegenheit von Cockpits bei der Informationsvermittlung. Zahlreiche wissenschaftliche Untersuchungen in Werbetheorie und Werbepraxis haben sich seit den zwanziger Jahren
mit Fragen zur kommunikativen Wirkung von Bildern auseinandergesetzt. Die wesentlichen Ergebnisse wurden im Rahmen einer Metaanalyse bestätigt: während Text oder Zahlen als verschlüsseltes
Zeichensystem vom menschlichen Gehirn teilweise nur mit hohem kognitiven Aufwand decodiert
werden können, werden Bilder weniger abstrakt als Teil der Umgebung aufgenommen.329 Bilder
werden daher auch als „schnelle Schüsse ins Gehirn“ bezeichnet: im Vergleich zu Texten, Tabellen
oder Sprache vermitteln sie dem Empfänger einen wesentlich höheren Informationsgehalt schneller
und nachhaltiger.330 Diese nachgewiesenen Vorteile der bildlichen Darstellung sollten daher auch
verstärkt in betriebswirtschaftlichen Anwendungen Eingang finden, indem Prozessergebnisse und ihre
Treiber in Cockpits abgebildet werden.
Neben der bereits festgestellten grundsätzlichen Notwendigkeit der schnellen und kontinuierlichen
Verfügbarkeit von Informationen als einer wesentlichen Anforderung an die Datenbasis zeigt der
folgende Abschnitt, welche weiteren Anforderungen an Performance-Cockpits gestellt werden sollten.
3.3.2.2 Ausgestaltung von und Anforderungen an Performance-Cockpits
Eine wesentliche Herausforderung innovativer Informationssysteme besteht in der Herstellung der in
der Praxis häufig fehlenden oder mangelhaften Anbindung der Strategie an die operativen Geschäftsprozesse.331 Diese Schwäche schlägt sich auch im Berichtswesen nieder und bildet einen Ansatzpunkt für den Grundgedanken des Cockpit-Controllings:
• Strategie und Kennzahlen werden durch nachgewiesene Ursache-Wirkungsbeziehungen
verknüpft und dargestellt. Das Resultat sind Ergebniskennzahlen und Leistungstreiber, die
mit finanziellen Grössen verbunden werden können.
• Die gemischte Darstellung von vergangenheitsorientierten Ergebniskennzahlen und
zukunftgerichteten Leistungstreibern fördert die strategische Zielerreichung.
Ein ausschliesslich auf Ergebniskennzahlen ausgerichtetes System ohne Berücksichtigung der
Leistungstreiber zeigt nicht, auf welche Art und Weise das angestrebte Ziel erreicht wird. Umgekehrt
329
330
Basierend auf einer Stichprobe von 71 Studien zur Bildkommunikationsforschung aus den Jahren 1960 – 1997
kommen Bauer et al. zu dem Schluss, dass ein sog. „Bildkommunikationseffekt“ existiert. Vgl. weiterführend Bauer,
Hans H.; Fischer, Yvonne; McInturff, Yvonne [Bildkommunikationseffekt, 1999], S. 805ff.
Vgl. Kroeber-Riel, W. [Bildkommunikation, 1993], S. 53.
119
vernachlässigt ein nur auf Leistungstreiber ausgerichtetes System ohne Berücksichtigung von
Ergebniskennzahlen das Ausmass und den Beitrag der Leistungstreiber zum Ergebnis. 332
Ein solches System wird zur Basis einer Massnahmen- und Leistungsorientierung: Performance
Measurement und Performance Evaluation stellen sich als kontinuierlich durchzuführende Aufgabe
mit dezentraler Verantwortung aller Beteiligten dar, bei der auch Benchmarking konsequent zu nutzen
ist.333 Der Vergleich mit (externen oder internen) Mitbewerbern zeigt erst, in welchem Masse zur Verfügung stehendes Potential genutzt wird. Die Integration von „Baselines“ und „Entitlements“ in die
Cockpit-Charts gibt als zusätzliche Wertebene Hinweise auf ungenutztes Leistungspotential.334
Dabei unterscheidet die ansprechende und intuitiv verständliche Visualisierung das PerformanceCockpit von anderen Kennzahlensystemen. Sie dient der Beschreibung, Steuerung und Kontrolle von
Massnahmen und bewirkt eine verbesserte Transparenz von Zielen, Prozessen, Leistungen und
durch den Einbezug des Faktors „Zeit“ auch ihren Veränderungen.335 Die graphische Darstellung von
Kennzahlen, Ergebnissen und Treibern ist Schlüsselbestandteil des Cockpit-Controllings.336 In Anlehnung an technische Cockpits sollten auch bei der Darstellung von betriebswirtschaftlichen
Zusammenhängen folgende Kriterien Anwendung finden:337
•
•
•
•
•
•
Klarheit und Übersichtlichkeit („1-Seite Report mit den wichtigsten Graphiken“)
Verständlichkeit durch Einfachheit
Aussagekraft der abgebildeten Kennzahlen (Leistungstreiber und Erfolgsgrössen)
Anbindung an Strategie durch Verbindung der Drivers mit den Resultaten
Zukunftsorientierung der Leistungstreiber
zeitgerechte Bereitstellung aktueller Informationen nach Abschluss einer Periode
(„5. Arbeitstag nach Monatsende“)
• Kontinuität der Darstellung
Die Art der graphischen Darstellung sollte sich vornehmlich an ihrem Zweck orientieren. Die Erfüllung
der angeführten Anforderungen erscheint daher bedeutender als eine Diskussion über Vor- und Nach-
331
332
333
334
335
336
337
Vgl. Truijens, Thorsten [Schlüsselelemente, 1999], S. 3f.
Vgl. Fickert, Reiner; Anger, Cornelius [Accounting, 1998], S. 59f.
Interview mit Frau Diana Behnen, Thomas Group. Vgl. auch Klingebiel, Norbert [Performance Measurement, 1999],
S.137ff. ebenfalls unter Bezug auf die Cockpits der Thomas Group.
Vgl. Klingebiel, Norbert [Performance Measurement, 1999], S.135ff. mit Hinweis auf die Thomas Group, die sich
unter den Aspekten „Total Cycle Time“ und „First Pass Yield“ intensiv mit der Entwicklung von Cockpits befasst.
Vgl. Truijens, Thorsten [Schlüsselelemente, 1999], S. 30. Sinngemäss argumentieren Homburg et. al ähnlich. Vgl.
Homburg, Christian; Weber, Jürgen; Aust, René; Karlshaus, Jan Thido [Koblenzer Studie, 1998], S. 19ff.
In Anlehnung an Tanner, Adi [Cockpit-Controlling, 1999].
120
teile verschiedener Typen von Graphiken.338 Die primäre, strategiebezogene Ergebniskennzahl sollte
in hervorgehobener Grösse zentral im Cockpit-Chart angeordnet sein, während sich erklärende
Erfolgstreiber und weitere Kennzahlen um diese Abbildung gruppieren.339
Das Potential eines Kenngrössen-Systems kann sich allerdings erst dann voll entfalten, wenn es von
den Verantwortlichen der abgebildeten Prozesse genutzt und „aktiv gelebt“ wird. Durch die Darstellung des Kennzahlensystems im Cockpit soll eine stärkere Motivation der Mitarbeiter und ein
direkter Bezug zu ihren Arbeitsaufgaben erreicht werden.340 Daraus leiten sich Anforderungen an die
Performance Measures ab, die im folgenden Abschnitt diskutiert werden.
3.3.2.3 Anforderungen an Performance Measures
In ihrer Art können Performance Measures in verschiedenen Dimensionen unterschieden werden, die
über die klassische Unterscheidung „financial vs. non-financial“ hinausgeht.341 Diese beiden Gruppen
haben meist einen internen Fokus, können als „hard facts“ nach objektiven Kriterien gemessen
werden und sind daher in der Praxis weitverbreitet. Ihr Vorteil liegt in der guten Mess- und Kommunizierbarkeit, während ihr gravierendster Nachteil darin besteht, dass sie nur einen Teil der Wirklichkeit
wiedergeben.342
Unabhängig von der Art der Leistungsindikatoren (Performance Measures) sind innerhalb eines Performance Measurement-Systems bestimmte Anforderungen an sie zu stellen. In der Literatur ist eine
Reihe von Anforderungskatalogen und Empfehlungen zur Ausgestaltung von Performance Measures
vorhanden, die abhängig von Zielsetzung und Schwerpunkt des vertretenen Ansatzes leicht
variieren.343
Die exakte Erhebung, Herleitung oder Berechnung von Indikatoren oder ihren Benchmarks wird nicht
immer möglich sein. Daher scheint es sinnvoll, weniger auf einen technisch-ingenieurwissen338
339
340
341
342
343
Eine interessante Diskussion über die Vorteile sog. Symplex-Darstellungen findet sich bei Mueller-Merbach, Heiner
[Wirtschaftsgraphiken, 1991]. Für die Verwendung im Performance-Cockpit erscheinen diese allerdings wenig
geeignet, da die Darstellung zu viele Parameter in einer Graphik vereinigt. Der Zweck des Cockpits gerät in den
Hintergrund, da durch komplizierte Graphiken die rasche Verständlichkeit und das schnelle Erkennen von
Zusammenhängen erschwert wird.
Diese Aussage kann aus der Analyse von Cockpit-Charts in bisherigen Publikationen abgeleitet werden und
entspricht auch dem Vorgehen der Thomas Group. Interview mit Frau Diana Behnen, Thomas Group.
Ähnlich Klingebiel, Norbert [Performance Measurement, 1999], S. 122 sowie S. 135f.
Vgl. bspw. Bredrup, Harald [Measurement, 1995], S.175ff. Zu grundsätzlichen Fragen vgl. Geanuracos, John;
Meiklejohn, Ian [Agenda, 1994], S. 339ff.
Oft sind daher ergänzende „soft facts“ bei der Interpretation eines Performance Measurement-Systems hinzuziehen.
Vgl. neben den bereits zitierten Autoren auch die Arbeiten von Geanuracos, John; Meiklejohn, Ian [Agenda, 1994],
S. 339ff., Spelman, Mark; Spence, Paul [Productivity, 1998], S. 33ff.; Neely, Andy; Gregory, Mike; Platts, Ken
[Design, 1995], S. 97f.
121
schaftlichen Ansatz abzustellen, sondern die Suche nach einer sinnvollen Annäherung in den
Vordergrund zu stellen. Eine ungefähre Messung der richtigen Indikatoren ist für die Ziele und
Funktionen des Performance Measurements wichtiger als die exakte Messung der falschen Kennzahlen: „Better roughly right than exactly wrong.“ Die Verwendung von Informationen im Bewusstsein
ihrer Ungenauigkeit ist unter den Aspekten der Strategieumsetzung und Leistungssteigerung deutlich
zielführender als der Verlass auf oder Diskussionen um Scheingenauigkeiten.344
Der Schaden nicht exakt erhobener oder nicht zu ermittelnder Performance Measures wird auch vor
dem Hintergrund der Verhaltenswirkung relativiert, wenn die Anreize richtig gesetzt wurden. Allerdings
können bei falsch gesetzten Anreizen, Anreizsystemen mit falsch berechneten Prämien oder gar
durch die Wahl falscher Performance Measures erhebliche Dysfunktionalitäten in der Verhaltenswirkung auftreten, die der Intention eines Performance Measurement-Systems zuwiderlaufen.345
3.3.2.4 Anforderungen an die Datenbasis
Aus den Massstäben für die Performance Measures sind die Ansprüche an die Datenbasis abzuleiten, auf denen das Performance Measurement-System aufbauen soll. Die Umsetzung dieser
Anforderungen sollte durch die Sammlung der Daten in einem Datawarehouse erfolgen, das die
Zusammenführung von Daten unterschiedlicher IT-Systeme ermöglicht und diese zur Verarbeitung in
weiteren, auswertenden Systemen bereitstellt.346
Die folgenden Punkte konkretisieren die Anforderungen, die grundsätzlich an ein Performance
Measurement-System gestellt werden, hinsichtlich der Datenbasis; während das Datenproblem im
allgemeinen eine nicht zu unterschätzende Herausforderung darstellt, kann im Pharmamarkt auf einer
sehr guten Datenlage aufgebaut werden:347
• Die umfassende Ausrichtung des Performance Measurement-Systems bedingt die
Verknüpfung von Daten unterschiedlicher Informationsquellen (Marktforschung, Aussendienstverwaltung, Rechnungswesen).348
344
345
346
347
348
Einen pragmatisch orientierten, aber inhaltlich sehr ähnlichen Anforderungskatalog formuliert Klingebiel, Norbert
[Bestandteil, 1996], S. 81; ebenso [Performance Measurement, 1999], S. 18. Kaplan kritisiert am Management
Accounting einige Jahre vorher ähnliche Merkmale: „1. easy-to-understand targets for operations managers and cost
information for business managers, 2. designed to help management, not to prepare financial statements, 3. consistent with the firm´s strategy, 4. short term performance measures, and 5. nonfinancial indicators as predictors for
the firm´s long term profitability goals.” Vgl. Johnson, H. Thomas; Kaplan, Robert S. [Relevance Lost, 1987], S. 259.
Zu einerr Diskussion weiterer Dysfunktionalitäten vgl. Klingebiel, Norbert [Performance Measurement, 1999], S. 145f.
Zur Verbindung von Systemen des Financial Accountings mit solchen des Performance Measurements vgl.
Desormeaux, Dave [New World, 1999]. Zu Fragen der Umsetzung und Implementierung vom Performance Measurement-Systemen vgl. Hoffmann, Olaf [Implementierungsansätze, 1999], S. 323ff.
Vgl. hierzu die folgenden Abschnitte 4.1.2 und 4.1.3.
Vgl. Köhler, Richard [Marketing-Effizienz, 1989], S. 87f.
122
• Unter der Erhebungssicherheit der Daten wird nicht nur die Validität der Erhebungsmethode verstanden, sondern auch die Einheitlichkeit und Kontinuität der Methodik.
• Die Bereitstellung von Daten konstanter Qualität verlangt neben der Vollständigkeit auch
Aktualität und Genauigkeit auf einem hinreichenden Detaillierungsgrad.
• Die Möglichkeit der zeitnahen Bereitstellung ist für die Erfüllung der Steuerungszwecke des
Performance Measurement-Systems von besonderer Bedeutung.
• Bei allen inhaltlichen Optimierungen hat die Erhebung und Aufbereitung der Daten unter
Beachtung des Wirtschaftlichkeitsgebots zu erfolgen. Dabei wird bei der Implementierung
eines Performance Measurement-Systems mit einem höheren Aufwand zu rechnen sein
als beim späteren „Betrieb“.
Die folgende empirische Untersuchung beinhaltet vor allem Elemente, die den Zielen eines operativen
Performance Measurements entsprechen. Damit wird vor allem versucht, Auswirkungen marketingtaktischer Aktivitäten (bspw. Produktbesprechungen, Musterabgaben) regional differenziert festzustellen. Aufbauend darauf ist eine spezifische Ursachenanalyse einzuleiten, die Aufschluss über zukünftig abschöpfbare Effizienz- oder Effektivitätspotentiale gibt. Durch Einsatz eines PerformanceCockpits sollen Daten als Informationen vermittelt und damit Verhalten und Entscheidungen im Unternehmen strategiegerecht beeinflusst werden. Als Indikatoren sind auch externe Daten über die eigene
(lokale) Marktposition und die Marktposition von Vergleichsmärkten abzubilden. Daneben sind bei der
späteren Interpretation auch qualitative strategierelevante Informationen zu berücksichtigen.
Bei der Implementierung eines Performance-Cockpits als Instrument zur Strategieumsetzung ist
neben seiner inhaltlichen Ausgestaltung auch der Prozess der Implementierung von entscheidender
Bedeutung für seine Akzeptanz als Führungs- und Steuerungsinstrument und damit seinen möglichen
Beitrag zum Erfolg.349
3.3.2.5 Implementierung von Performance-Cockpits als Führungsinstrument
Wie auch andere Prozesse organisationalen Wandels ist auch die Einführung eines Performance
Measurement-Systems sorgfältig zu planen; dies erfordert auch die Berücksichtigung von potentiellen
emotionalen, politischen oder kulturellen Barrieren der Implementierung. An dieser Stelle soll jedoch
primär auf die Faktoren eingegangen werden, welche die Implementierung eines PerformanceCockpits als kooperatives Führungsinstrument zur Strategieumsetzung begünstigen.350
349
350
Zu weiteren Aspekten des Performance Measurements als Einflussfaktor auf das Verhalten der Mitarbeiter vgl.
Klingebiel, Norbert [Performance Measurement, 2000]. Für die Überwindung der Hürden organisationalen Wandels
wird auf die einschlägige Literatur verwiesen.
123
Ø Das Performance-Cockpit ist durch die dargelegten Aspekte von anderen Methoden und
Instrumenten der Führung abzugrenzen. Seine Eigenschaft als primär unterstützendes Instrument,
nicht als kontrollierendes System verschafft ihm Vorteile bei der Implementierung.
Ø Durch die Möglichkeit zur Analyse und Beurteilung der individuellen, gebietsspezifischen Leistung
unter Vermeidung von dysfunktionalen pauschalen Zielen und Vorgaben wird die Basis für eine differenzierte Analyse geschaffen. Die Übersicht über eine Vielzahl von Variablen erleichtert ihre fundierte
Berücksichtigung bei weitergehenden Überlegungen zum Zusammenhang von Treiber- und Ergebnisgrössen.
Ø Auf Basis dieser Analysen können – empirisch gestützt – in Workshops „best practices“ erarbeitet
werden, die sich hinsichtlich ihrer regionalen oder überregionalen Gültigkeit prüfen lassen. Durch die
Übersetzung der Ergebnisse dieser Workshops in Strategien oder konkrete Handlungsziele leistet
Performance Measurement über kontinuierliche Verbesserungsprozesse einen Beitrag zum organisationalen Lernen des Marketing- und Vertriebsbereichs.
Ø Die Verwendung des Begriffes „Cockpit“ löst Assoziationen aus, die Vorteile gegenüber einer eher
nüchternen Bezeichnung wie „Analysetool“ bieten. Als Metapher steht es u.a. für die Notwendigkeit zu
schnellem Agieren und Reagieren. Sie verdeutlicht aber auch die Steuerbarkeit des Unternehmenserfolgs durch den Einfluss des einzelnen Mitarbeiters: die Nutzer des Cockpits werden sprachlich in
die Rolle von „Piloten“ oder „Lenkern“ versetzt. Allerdings zeigt sich in dem Begriff auch, dass der
ergänzenden Interpretation von Informationen mit Hilfe des eigenen, nicht in den Instrumenten abgebildeten Wissens essentiell ist. Damit wird deutlich, dass Instrumente auch in einem PerformanceCockpit „nur“ Hilfsmittel zur Entscheidung darstellen; sie befreien den Prozessverantwortlichen nicht
von der Verantwortung und Auswahl einer angemessenen Handlungsalternative.
Ø In Aufbau und Konstruktion des Performance-Cockpits durch die Kombination von bestehenden
Kennzahlen mit neuen Indikatoren wird für den Benutzer die Möglichkeit geschaffen, den Nutzen der
neuen Indikatoren vergleichend zu prüfen. Eine Mehrbelastung für die Er- und Verarbeitung dieser
Indikatoren wird nur dann akzeptiert, wenn ihr Nutzen dauerhaft den Mehraufwand ihrer Erstellung
übersteigt.351
Die dargestellten Faktoren wirken in ihrer Gesamtheit positiv auf die Akzeptanz und die Motivation zur
Nutzung des Performance-Cockpits als neues Instrument. Der folgende Teil des Kapitels zeigt die
Umsetzung in einem vertriebsorientierten Performance-Cockpit für das Marketing verschreibungspflichtiger Arzneimittelinnovationen.
351
Klingebiel stellt aus den Erfahrungen einer Fallstudie fest, dass sich bei der Implementierung die parallele Fortführung bisher etablierter Systeme als sinnvoll erweisen kann. Vgl. Klingebiel, Norbert [Performance Measurement,
1999], S. 121ff.
124
3.3.3 Struktur des Performance-Cockpits im Arzneimittelvertrieb
Das in diesem Kapitel entwickelte Performance-Cockpit dient als Instrument zur Steuerung der
Vertriebsaktivitäten innovativer verschreibungspflichtiger Arzneimittel. Die Konzentration auf einen
funktionalen Bereich erfolgt, da vor allem exemplarisch der Nutzen dieser Form der Informationsvermittlung verdeutlicht werden soll. Die Fokussierung auf den Vertrieb geschieht aus zwei Gründen:
einerseits bietet dieser Bereich durch seine Vielzahl von Einflussfaktoren hinreichend Komplexität,
dass der Einsatz eines Performance-Cockpits einen zusätzlichen Nutzen bringt. Darüber hinaus stellt
der Vertrieb als „muscle of pharmaceutical marketing“ einen Kern des nationalen Pharma-Business
und damit dieser Arbeit dar. Andererseits sind die Prozesse des Arzneimittelvertriebs auch für den
branchenfremden Leser nach der Einführung in das Arzneimittelmarketing transparent, so dass
zusätzliche Schwierigkeiten im Verständnis vermieden und die Interpretation der Ergebnisse nachvollziehbar wird. Auch werden Abgrenzungsschwierigkeiten bei der Messung der Leistungsindikatoren
und Erfolgstreiber weitgehend vermieden, da sie klar definiert werden können.
Der erste Abschnitt dieses Teils stellt den Aufbau des Performance-Cockpits und die einzelnen
Instrumente im Überblick vor, bevor in den folgenden Abschnitten Möglichkeiten zur Gestaltung der
Instrumente zur Messung der Resultate, der Erfolgstreiber und zur Darstellung der Bewertung des
Zusammenhangs dargestellt werden.
3.3.3.1 Instrumente des Cockpits im Überblick
Der Aufbau des Performance-Cockpits orientiert sich an den dargelegten, für Cockpits charakteristischen Merkmalen. Dabei wurden das Hauptziel Untersuchungseinheit im Zentrum des Cockpits
plaziert (Instrument 2, vgl. Abbildung 3-34): Umsatz und Marktanteil stellen für ein PerformanceCockpit des Vertriebs auf allen Ebenen die zentralen Grössen dar. Der weitere Aufbau folgt der
westlichen Leserichtung von rechts nach links und oben nach unten:
Die Instrumente 3 bis 5 im linken Teil des Cockpits konzentrieren sich auf weitere Leistungskennzahlen; der rechte und untere Teil des Cockpits mit den Instrumenten 6 bis 11 zeigt die Entwicklung
der eingesetzten Erfolgstreiber des Arzneimittelmarketings. Dabei kennzeichnen die Anzeigetafeln 6
bis 9 im linken Teil wichtige produktspezifische Treiber, die Instrumente 9 bis 11 im unteren Teil unspezifische Marketingmassnahmen.
Das Cockpit stellt vor allem auf primäre Grössen der Leistungserbringung und –messung ab. Dies hat
verschiedene Vorteile: zum einen werden die Kennzahlen nicht durch andere Parameter wie bspw.
Preis- oder Bewertungseffekte beeinflusst und erlauben eine unverfälschte Analyse von Ursache und
Wirkung. Die Informationen greifen unmittelbar auf die Prozesse zurück und sind daher zum
125
Monitoring derselben besonders geeignet. Entscheidungsträger und Nutzer des Cockpits sind in der
Regel mit diesen Primärgrössen vertraut, so dass die Akzeptanz des Cockpits bei und nach der
Implementierung gefördert wird. Darüber hinaus wird aber vor allem die Möglichkeit eröffnet, neben
den Ergebnissen der statistischen Auswertung auch eine eigene, erfahrungsbasierte Interpretation
der Daten vorzunehmen und damit die Plausibilität der statistischen Werte zu überprüfen.
3
Indices:
interner Index
Wettbewerbsindex
4
Marktanteil
Wettbewerber
Produkt
1
Auswahlfelder:
Gebiete:
D bis IMS-Kreis
12
aktuelle
Profitabilität
Sales, CoS,
Gebietskosten
2
6
Umsatz und Marktanteil
historisch / aktuell
Profit Plan
Benchmark (auf Bundesebene)
Muster
7
13
5
Absatz und
Absatz-Marktanteil
Zeitraum
Statistische Auswertung
AWBs
8
Individuelle
Massnahmen
11
Dinnerdiskussionen
Wissenschaftl.
Fortbildung
10
9
Abbildung 3-34: Schematischer Aufbau des Performance-Cockpits
Bei der Vermittlung von Informationen zur Entscheidungsunterstützung und Steuerung der Aktivitäten
eines Vertriebsgebietes ist es zur Eingrenzung der dargestellten Informationen zunächst notwendig,
verschiedene Parameter zu fixieren:
• Produkt: die Instrumente des Performance-Cockpits sollten aufgrund der erheblichen
Unterschiede in den einzelnen therapeutischen Teilmärkten immer die Informationen eines
Produktes oder allenfalls einer Produktgruppe bereithalten.
• Gebiet: eine regionale Differenzierung ist gemäss der Einteilung in Verantwortungsbereiche
(IMS-Mikro-Kreise, AD-Gebiete, Regionalmärkte) sinnvoll. Bei einer Analyse von UrsacheWirkungszusammenhängen ist die Konzentration auf ein Gebiet (= Mikro-Markt) notwendig.
In einem weiteren Schritt kann – bspw. zur Ermittlung von best practices – mit mehreren
Cockpits ein Vergleich mit anderen regionalen Einheiten vorgenommen werden.
126
• Zeitraum: aufgrund der variierenden Zielsetzung der jeweiligen Betrachtung sollte der
Zeitaspekt variabel sein: Steht die Beobachtung von Zyklen und grundsätzlichen Trends im
Vordergrund, sind längere Zeiträume vorteilhaft; die Abbildung der kurzfristigen Performance kann übersichtlicher auf Basis kürzerer Zeiträume erfolgen.
Die Bestimmung dieser Parameter ist von der Zielsetzung der Analyse bzw. dem Einsatzbereich des
Performance-Cockpits abhängig. Situativ bedingt können diese Variationsmöglichkeiten fixiert und die
Ergebnisse des Cockpits als standardisierte Berichte weitergegeben werden. In Verbindung mit einem
geeigneten Datenmanagement liegt die Stärke eines (IT-gestützten) Performance-Cockpits jedoch
auch in seiner Flexibilität. Diese erlaubt es, in Abhängigkeit vom Verlauf der spezifischen Analyse
einzelne Fragestellungen gezielt zu untersuchen.352
Instrument 1 informiert über die ausgewählten Parameter (vgl. Abbildung 3-34). In einer IT-gestützten
Umsetzung des Performance-Cockpits können hier die Kriterien zu Produkt, Gebiet und Zeitraum
individuell durch den Benutzer festgelegt werden. Darüber hinaus wird in diesem Instrument über zwei
Kennzahlen der Rahmenbedingungen informiert, welche zur Potentialbeurteilung des betrachteten
Gebietes herangezogen werden können: die Facharztkonzentration gibt an, um welchen Faktor die
Häufung einer bestimmten, für das Produkt bedeutenden Facharztgruppe in diesem Gebiet grösser /
kleiner ist als bei einer linearen Gleichverteilung des Faktors „Facharzt“ über alle Gebiete dieser
Aggregationsebene (IMS-Mikro-Kreise, AD-Gebiete, Regionalmärkte). Entsprechend gibt die Marktkonzentration an, um welchen Faktor der Markt für verschreibungspflichtige Arzneimittel in dem
betrachteten Gebiet vom Durchschnitt abweicht (vgl. Abbildung 3-35).
KonzentrationFaktor =
Faktoranzahl Gebiet
Faktoranzahl Gebiet
=
Faktoranzahl Deutschland
Faktorlinear −verteilt
Anzahl Gebiete
Abbildung 3-35: Bestimmung der Konzentrationsmasse
Im Zentrum der Betrachtung stehen die Instrumente (2) und (13): während Instrument (2) mit der Darstellung der Leistungsgrössen die unmittelbare Wettbewerbsposition sowie den Grad der Zielerreichung verdeutlicht, zeigt Instrument (13) die Ergebnisse einer statistischen Analyse für das ausgewählte Gebiet.353 Die in diesem Instrument dargestellten Indikatoren quantifizieren die Zusammenhänge zwischen ausgewählten Erfolgstreibern und einer Leistungsgrösse mit Hilfe statistisch
ermittelter Werte. Sie stellen eine Interpretationshilfe zum effektiveren und effizienteren Einsatz von
352
353
Der Einsatz von Datawarehouse und OLAP Technologien erleichtert die IT-gestützte Umsetzung von PerformanceCockpits. Vgl. Gabriel, Roland; Chamoni, Peter; Gluchowski, Peter [Data Warehouse, 2000].
Zur statistischen Auswertung der empirischen Daten vgl. Kapitel 4.
127
Ressourcen dar, die auch zum internen Benchmarking mit anderen Gebieten, Produkten oder
Marketingmassnahmen genutzt werden kann.
Bevor in den weiteren Teilen des Kapitels detaillierte Ausführungen zu den einzelnen Instrumenten
folgen, wird an dieser Stelle ein kurzer Überblick über den Informationsgehalt des Cockpits gegeben;
die Darstellung der einzelnen Kennzahlen und Treiber erfolgt der entsprechend Cockpit-Philosophie
jeweils in Zeitreihen:
• Ergebniskennzahlen (2) – (5):
Umsatzentwicklung des Produktes und des entsprechenden Marktes (Indikationsgruppe) sowie Entwicklung des Marktanteils nach Umsatz (2)
Indices zur Beurteilung des Marktanteils des Gebietes relativ zu anderen Gebieten
(Interner Index) sowie zu ausgewählten Wettbewerbern (Wettbewerbsindex) (3)
Marktanteilsentwicklung im Vergleich zu ausgewählten Wettbewerbern (4)
Absatzentwicklung des Produktes und des entsprechenden Marktes (Indikationsgruppe) sowie Entwicklung des Marktanteils nach Absatz (5)
• Produktspezifische Erfolgstreiber (6) – (8):
Anzahl der Produktbesprechungen (6)
Anzahl der Musterabgaben (7)
Anzahl der Anwendungsbeobachtungen durchführenden Ärzte (8)
• Produktunspezifische Erfolgstreiber (9) – (11):
Anzahl der an wissenschaftlichen Fortbildungen teilnehmenden Ärzte (9)
Anzahl der an Dinnerdiskussionen teilnehmenden Ärzte (10)
Anzahl der Ärzte, die individuelle Massnahmen erhielten (11)
• Wirkungszusammenhang von Erfolgstreiber und Leistungskennzahlen
Entwicklung ausgewählter Profitabilitätsmasse (12)
Korrelationen zwischen Erfolgstreibern und Ergebniskennzahlen und Bewertung
der Korrelationsmasse (13)
In den folgenden Abschnitten werden Aussage und Interpretationsmöglichkeiten jedes dieser
Anzeigeinstrumente beschrieben sowie anschliessend auch hinsichtlich der voraussichtlichen
Akzeptanz beurteilt. Anschliessend werden Erweiterungs- und Ergänzungsmöglichkeiten sowie die
Integration von „Baselines“, „Entitlements“ und denkbaren Benchmarks aufgezeigt. Die Beschreibung
der Instrumente ist grundsätzlicher Natur und trägt keinen normativen Charakter; die Anpassung der
einzelnen Instrumente sollte im konkreten Einzelfall in Abhängigkeit weiterer Faktoren (bspw. Produkt,
Wettbewerbssituation, strategische Ziele) diskutiert werden.
128
3.3.3.2 Instrumente der Leistungskennzahlen und Resultate
Der Instrumentencheck beginnt mit den Anzeigen der Ergebniskennzahlen. Sie bilden den aktuellen
Kurs der betrachteten Einheit ab und reflektieren den aktuellen Grad der strategischen Zielerreichung.
• Instrument 2: Umsatz und Marktanteil
Für die Führung einer nationalen Niederlassung eines internationalen Arzneimittelkonzerns sind
neben der Profitabilität die Parameter „Umsatz“ und „Marktanteil“ der strategischen Produkte von
entscheidender Bedeutung. An diesen Kennzahlen wird in vielen Konzernen die Zielerreichung der
nationalen Einheit gemessen; entsprechend hohe Bedeutung haben diese Kennzahlen auch bei der
internen Führung: die Abbildung der Zielvorgaben dieser Kennzahlen pro Produkt ist – auf die Gebiete
„heruntergebrochen“ – Bestandteil des Performance Reportings. Aufgrund ihrer zentralen Bedeutung
stehen sie im Zentrum des Cockpits. Neben den beiden angeführten Grössen wird auch der Gesamtmarkt der betreffenden Indikationsgruppe dargestellt, da erst das Verständnis ihres Zusammenspiels
Schlüsse auf die tatsächliche Performance erlaubt:
• Der Umsatz eignet sich nicht als alleinige Führungsgrösse, da seine Entwicklung relativ
zum Markt zu sehen ist: 5% Umsatzwachstum sind viel, wenn der Markt nur um 1%
wächst, wenig hingegen, wenn er um 15% zunimmt.
• Der Marktanteil beseitigt zwar diesen Mangel, doch liefert auch er alleine keine
aussagekräftigen Ergebnisse: er kann auch ohne eigenes (Umsatz-) Wachstum steigen,
wenn der Markt insgesamt zurückgeht. Marktanteilsveränderungen können sowohl durch
Volumen- als auch durch Preiseffekte des eigenen Produktes wie auch des Wettbewerbs /
des Marktes bedingt sein.
• Die Verifizierung vermuteter Zusammenhänge erfolgt durch die Marktentwicklung ebenfalls
abbildete Marktentwicklung.
Dieses Instrument gibt einen ersten Eindruck von der Marktsituation, lässt aber bestimmte Fragen
offen, die mit Hilfe anderer Instrumente zu klären sind.
• Instrument 3: Wettbewerbs- und Interner Index
Die Benutzung von Indices ist im Pharmamarketing seit Einführung des Marktforschungsinstrumentes
RPM (Regionaler Pharma Markt) gebräuchlich.354 Die Anzeige von Indices ermöglicht die Bestimmung der relativen Marktposition eines Produktes in einem Gebiet. Aufgrund der bundesweit einheitlichen Preise ist die Vergleichbarkeit mit anderen Gebieten auf Basis umsatzbezogener Indices
möglich.
Ø Der Interne Index bestimmt die Position des ausgewählten Gebietes relativ zum Bundesdurchschnitt: der Marktanteil nach Umsatz wird in Beziehung zum Marktanteil in der Bundesrepublik gesetzt
354
Vgl. auch die grundsätzlichen Erläuterungen von Emig, Alexander [Pharmaberater, 1992].
129
und anschliessend mit 100 multipliziert (vgl. Abbildung 3-36). Indices über 100 zeigen überduchschnittliche, Indices unter 100 unterdurchschnittliche Erfolge an.
Ø Der Wettbewerbsindex setzt den Marktanteil nach Umsatz des eigenen Produktes mit dem eines
Wettbewerbers fest. Dieser wird meist zentral nach strategischen Gesichtspunkten ausgewählt. Ein
Index über 100 entspricht einer starken Position des eigenen Produktes, wogegen ein Index unter 100
eine regionale Überlegenheit des Wettbewerbers anzeigt (vgl. Abbildung 3-36).
Interner Index =
Marktanteil Region
Marktanteil BRDeutschland
x 100
Wettbewerbsindex =
Marktanteil Produkt
x 100
Marktanteil Wettbewerber
Abbildung 3-36: Bestimmung von Wettbewerbs- und Internem Index
Kritisch anzumerken ist, dass umsatzbezogene Marktanteile – wie bereits dargelegt – nicht nur vom
Umsatz des eigenen Präparates abhängen, sondern ebenso durch die allgemeine Marktentwicklung
beeinflusst werden (Preis- und / oder Volumenveränderungen des Wettbewerbs und damit des
Gesamtmarktes). Durch unterschiedliche Marktstrukturen zwischen den Gebieten kann dieser Effekt
u.U. verstärkt oder abgeschwächt werden und insbesondere auf den Internen Index wirken. Dies
verdeutlicht folgendes Beispiel:
Die Preissenkung eines Wettbewerbers, der bundesweit sehr stark vertreten ist, steigert den
bundesweiten Marktanteil des eigenen Produktes.355 Ist dieser Wettbewerber im betrachteten
Gebiet jedoch nur sehr schwach vertreten, verändert sich der Marktanteil des eigenen Produktes im analysierten Gebiet nahezu gar nicht. Dennoch nimmt der Interne Index zu
Ungunsten des zu beurteilenden Gebietes ab.
Die Betroffenheit des Internen Index ist besonders hoch, da das Preisniveau vieler Produkte auf
den eigenen Marktanteil Einfluss nimmt sowie zusätzlich der Effekt der Strukturunterschiede
(Gebiet vs. Deutschland) wirkt. Der Wettbewerbsindex hingegen ist nur hinsichtlich Preisschwankungen des in ihm berücksichtigten strategischen Wettbewerbers sensitiv; von Preisschwankungen anderer Produkte sind der eigene Marktanteil wie auch der des Wettbewerbers
in annähernd gleichem Masse betroffen.
Dieses Beispiel zeigt, dass auch durch Indices alleine keine eindeutige Leistungsmessung möglich ist.
Dennoch ist die Akzeptanz dieses Instrumentes in der Praxis sehr hoch: die Prämiensysteme vieler
pharmazeutischer Aussendienste basieren auf Indexzielen oder berücksichtigen Indices in starkem
Masse.
Dieses Instrument des Cockpits kann dahingehend ergänzt werden, dass zusätzlich zum zentral
vorgegebenen Wettbewerbsindex ein lokaler Wettbewerbsindex angezeigt wird; dies ist besonders für
355
Dies beinhaltet die Annahme, dass der Wettbewerber die gleiche Anzahl Einheiten absetzt und daher der
Gesamtmarkt der Indikationsgruppe nach Umsatz schrumpft.
130
jene Gebiete interessant, in denen nicht der (zentrale) strategische Wettbewerber eine starke Position
einnimmt, sondern andere Wettbewerber eine beherrschende Stellung beziehen. Diese regionale
Dynamisierung des Wettbewerbsindexes bietet verschiedene Vorteile:
• Aufbau eines Frühwarnsystems, in dem rechtzeitig Wettbewerbsverschiebungen auf
kleinster regionaler Ebene erkannt werden.
• Erkennen von regionalen Wettbewerbsunterschieden und Möglichkeit zur flexiblen
Strategieanpassung auf kleinster Ebene.
• Kunden können individuell entsprechend der regionalen Wettbewerbslage angesprochen
werden. Die Ergebnisse einer entsprechend angepassten Kommunikationsstrategie
spiegeln sich im regionalen Wettbewerbsindex unmittelbar wider.
Zwar werden die aufgezeigten Schwächen der Indices auch hierdurch nicht gänzlich beseitigt, doch
ist eine differenziertere Analyse möglich, die dem Informationsempfänger ein gezielteres Handeln
gegen spezifische Wettbewerber ermöglicht.
• Instrument 4: Das „Wettbewerbsradar“
Vergleichbar einem Radar in der Navigation bestimmt dieses Instrument die eigene Position relativ
zum direkten Wettbewerb. Dargestellt wird die Entwicklung des Marktanteils nach Umsatz des
eigenen Produktes sowie ausgewählter Wettbewerber.
Dieses Instrument stellt eine wichtige Orientierung zur Beurteilung der Wettbewerbslage und
entsprechender Ausrichtung der Kommunikationsstrategie dar. Neben der regional zu nutzenden
Information können aus Entwicklungen, die in vielen Gebieten zu beobachten sind, Trends mit
potentiell bundesweiter Wirkung abgeleitet werden. Diese Informationen können ebenfalls die Basis
eines Frühwarnsystems darstellen und zu entsprechenden Massnahmen führen. Als Reaktion ist eine
Verstärkung der aktuellen Strategie, interne oder externe kommunikationspolitische Massnahmen
oder aber auch eine strategische Neuausrichtung denkbar.
Die Wettbewerbsanalyse anhand von Marktanteilen ist in der Praxis verbreitet. Die Entscheidungsträger vieler Ebenen und Funktionsbereiche sind im Umgang mit diesen Zahlen vertraut. Daher ist die
Akzeptanz dieses Instruments wahrscheinlich hoch.
Die Auswahl der dargestellten Wettbewerber erfolgt zentral nach strategischen Kriterien. Meist
handelt es sich um die stärksten Produkte der jeweiligen Substanzklasse bzw. des entsprechenden
Wirkmechanismus. Über eine Aufnahme von „Newcomern“ kann anhand der in Instrument 3 vorgeschlagenen Ergänzung um einen dynamischen Wettbewerbsindex entschieden werden: überschreitet die Anzahl der Gebiete mit einem neuen Referenzprodukt im dynamischen Wettbewerbsindex eine bestimmte Schwelle, ist dies ein Warnsignal für eine Stärkung der Position dieses
Produktes im Markt. Durch eine Aufnahme in das (für alle Gebiete gleich definierte) Radar wird ein
Signal gegeben, dieses Produkt auch in jenen Gebieten zu beobachten, in denen es noch relativ
131
schwach ist. Entsprechend sind Wettbewerber, die an strategischer Bedeutung in einer bestimmten
Zahl von regionalen Einheiten verloren haben, aus der Auswahl dieses Instrumentes zu entfernen.
• Instrument 5: Absatz und Absatz-Marktanteil
Die Anzeigetafel „Absatz“ zeigt den Absatz in Packungen sowie den entsprechenden Marktanteil in
Packungen an. Die Analyse des Marktes nach Einheiten in einem ergänzenden Instrument ist zur
Eliminierung von Preiseffekten sinnvoll. Dies kommt besonders in Märkten zum Tragen, in denen
zwischen den Wettbewerbspräparaten hohe Preisunterschiede bestehen: ein geringfügig höherer
Absatz eines (relativ zum Wettbewerb) teuren Präparates erhöht seinen Marktanteil nach Umsatz
überproportional zum Marktanteil nach Absatz. Umgekehrt führt die Umstellung von Patienten von
Originalpräparaten auf preisgünstigere Generika zwar auch zu einer Erhöhung des Marktanteils der
Generika nach Umsatz; dabei steigt ihr Marktanteil nach Absatz aber überproportional.
Die Absatzmenge ist ein wichtiger Indikator für den Kunden und Erfolgsfaktor „Patient“, da eine
Differenzierung des Absatzes nach Packungsgrössen Aufschluss über die Patientenstruktur geben
kann: dauerhaft eingestellte (= wertvolle) Patienten erhalten i.d.R. grosse, neue Patienten hingegen
zunächst kleine Packungen.356 In der Interpretation der Werte bedeutet dies, dass ein sinkender
Absatz nach Einheiten bei steigendem Umsatz eine Konsolidierung andeutet: es werden wenig neue
Patienten gewonnen, aber bestehende Patienten auf die Dauertherapie umgestellt.
Entsprechend weist ein hoher Anteil kleiner Packungen auf steigenden Umsatz hin, wenn die
Patienten mit diesem Produkt zukünftig dauerhaft behandelt werden. Andererseits ist ein hoher Anteil
an grossen Packungen auch als Warnsignal zu verstehen, da diese Absatzmenge bezogen auf die
Einheit „Patienten“ ihr Potential bereits ausgeschöpft hat. Hier sind lediglich Umsatzminderungen zu
erwarten, da die Patienten entweder auf ein Wettbewerbsprodukt umgestellt werden könnten.357
Über die Darstellung der abgesetzten Menge je Packungsgrösse als kumulierte Säulen kann daher
rasch ein ungefähres Bild über die Patientenstruktur gewonnen werden.358 Dieses kann ergänzt
werden, indem die Daten vor der Darstellung im Cockpit weiter zu konkreten Patientenzahlen
356
357
358
Für die Abgabe von Arzneimitteln in der Apotheke sind drei Packungsgrössen vorgesehen. Vereinfachend wird hier
davon ausgegangen, dass die kleinste Packung die Therapie für einen Monat, die mittlere Packung für zwei Monate
und die grosse Packung für drei Monate sichert. Vgl. detailliert §12 Absatz 3 AMG in: Pharma Kodex [Arzneimittelgesetz, 1998], S. 58f.
Abhängig von Indikation und Alter ist gerade bei Dauermedikationen älterer Patienten zu berücksichtigen, dass
Kunden auch durch Tod verloren gehen und dadurch ein „natürlicher“ Absatzrückgang verzeichnet wird.
Die Darstellung der Absatzmenge erfolgt in den Fallstudien dieser Arbeit allerdings bewusst unabhängig von der
Packungsgrösse; dies bedeutet, dass eine grosse (Drei-Monats-) Packung ebenso als eine Einheit gezählt wird wie
eine kleine (Ein-Monats-) Packung.
132
konsolidiert werden: der Indikator „Patients on Company Drug“ stellt auch ein valides Mass zur
Beurteilung der Nachhaltigkeit von Aktivitäten der Pharmareferenten dar.359
Aufgrund der dargestellten Möglichkeiten zur Interpretation nimmt die mengenmässige Betrachtung
des Marktes in der Praxis eine bedeutende Stellung ein. Erst durch die Eliminierung von Preiseffekten
im Markt sowie durch eine differenzierte Betrachtung der Struktur der Packungsgrössen kann die
Performance im betrachteten Gebiet angemessen beurteilt werden. Eine ausgewogene Darstellung ist
allerdings nur unter Berücksichtigung verschiedener Outputgrössen möglich; die Fokussierung
lediglich auf eine Grösse führt scheinbar zwangsläufig zu Fehlinterpretationen und schliesslich zu
einer unangemessenen Allokation von Ressourcen.
Eine Ergänzung dieses Instrumentes ist für therapeutische Klassen mit heterogenen Preisen der
medikamentösen Therapiemöglichkeiten sinnvoll: durch Bildung und Vergleich von „Durchschnittspreisen pro Einheit“ für den Markt der betrachteten Region sowie für den deutschen Markt insgesamt
kann festgestellt werden, ob in diesem Gebiet eher teure oder preiswerte Präparate verordnet werden
(vgl. Abbildung 3-37).
Preisindex Region =
Preisindex BRDeutschland =
Umsatzvolumen[Markt ]Region
Absatzvolumen[Markt ]Region
Umsatzvolumen[Markt ]BRDeutschland
Absatzvolumen[Markt ]BRDeutschland
Abbildung 3-37: Regionale und bundesweite Preisindices
Aus dieser Ergänzung des Instruments ist auch ein Trend abzulesen, in welche Richtung der Markt
unter regionalen gesundheitspolitischen Einflüssen tendiert: liegt die Gunst der Verordner bei innovativen (teuren) Präparaten, oder greifen sie tendenziell auf preiswerte Generika zurück? In Verbindung mit strukturellen Komponenten des Gebietes kann die Entwicklung dieses Indikators auch die
Beurteilung der Leistungen eines gesundheitspolitischen Aussendienstes unterstützen.
Ein solcher Indikator kann allerdings ebenfalls nur als Indiz gelten: zum einen wird das Ausmass der
Nicht-Versorgung mit Arzneimitteln nicht erfasst; andererseits wird bspw. eine zurückhaltende Medikation bei multimorbiden Patienten als Reaktion auf gesundheitspolitische Massnahmen in dem
Indikator nicht ausgedrückt. Voraussetzung für aussagekräftige Ergebnisse eines solchen Index ist
359
Mit Hilfe weiterer Annahmen über die durchschnittliche Compliance der Patienten können Absatzzahlen noch exakter
in Patientenzahlen übertragen werden.
133
darüber hinaus die umfassendere Definition des Marktes nach der Indikation, nicht nach der
Substanzklasse. Bei einer Definition des relevanten Marktes entsprechend der Substanzklasse
nämlich ist bei Märkten innovativer Präparate mangels Generika meist eine homogene Preisstruktur
anzutreffen. Eine Indizierung des Preises ist in einer solchen Situation daher nicht angebracht.
3.3.3.3 Instrumente der Performancetreiber
Die nächste Instrumenten-Gruppe bildet die Indikatoren für die Treiber der strategischen Erfolgsfaktoren ab. Wie bereits dargelegt wird zwischen produktspezifischen Massnahmen (Instrumente 6-9)
und produktunspezifischen Massnahmen (Instrumente 9 bis 11) unterschieden; letztere werden zwar
unternehmensintern i.d.R. einem bestimmten Produkt zugeordnet, wirken jedoch aufgrund der
weniger differenzierenden Wahrnehmung des Arztes häufig für das Unternehmen insgesamt und
damit auch auf andere Produkte des Unternehmens (produktbezogene Spill-Over Effekte).
Während die hier vorgestellte Ausgestaltung des Cockpits vorsieht, dass die Marketingmassnahmen
summarisch abgebildet werden, kann je nach Führungsstruktur und Ausrichtung der Marketingstrategie des jeweiligen Unternehmens eine weitere Differenzierung der Datenpunkte entsprechend
einer Kundenklassifikation erfolgen.360 Durch die Darstellung des Einsatzes der Erfolgstreiber als
Säulendiagramme ist es möglich, diese entsprechend der Klassifikation der Ärzte, denen die jeweilige
Massnahme zuteil wurde, in Segmente aufzuteilen. Mit diesem Hilfsmittel können zusätzliche Informationen über die Qualität und Wirksamkeit der Zielgruppenselektion gesammelt und ausgewertet
werden.
Allerdings sind solche Ergänzungen sorgfältig abzuwägen, da das Performance Cockpit durch sie
einerseits an Überschaubarkeit verliert, andererseits auch die zu verarbeitende Datenmenge durch
den hohen Detaillierungsgrad mit jeder neuen Variablen enorm zunimmt.361 Dies stellt wesentlich erhöhte Anforderungen an die informationstechnische Umsetzung und erhöht das Risiko von Fehlern
bei der Aufbereitung der Daten. Dadurch wird u.U. ihre Validität und damit die Zuverlässigkeit des
gesamten Cockpits herabgesetzt. Inhaltliche Überlegenheit gegenüber bisherigen Systemen durch
bessere Übersichtlichkeit und funktionelle Zuverlässigkeit werden aber beide als wichtige Erfolgsfaktoren zur Sicherung der Akzeptanz bei der Implementierung der Performance-Cockpits angesehen.
• Instrument 6: Produktbesprechungen (Calls)
Die Zahl der Produktbesprechungen ist - auch in Vergleichen innerhalb der Branche - wesentlicher
Indikator zur Beurteilung der Marketingaktivität für ein Produkt: eine hohe Marketingaktivität drückt
360
361
Zur Klassifikation der Ärzte nach Verordnungspotential und Verordnungshäufigkeit vgl. Abschnitt 3.1.2.3.5.
Alleine die hier vorgeschlagene Ergänzung von 6 Instrumenten um die Kundenklassifikation (5 Klassifikationsmöglichkeiten) erhöht die Anzahl der Datensätze um fast 60.000 (6x5x1973).
134
sich vor allem in einer hohen Zahl von Produktbesprechungen aus und korreliert positiv mit dem
Markterfolg.362 Die Akzeptanz dieser Kennzahl zur Beurteilung der „Marketing-Power“ ist infolgedessen sehr hoch.
Das Monitoring der Calls als absolute Zahl alleine ist zwar mit einem Seitenblick auf Instrument 2 zur
Beurteilung der Wirksamkeit geeignet; bei der Beurteilung der Effizienz des Einsatzes dieser Massnahme sind jedoch andere Vergleichsmassstäbe bzw. Orientierungshilfen erforderlich. Diese beinhalten im wesentlichen eine Überprüfung, ob die Verteilung der Massnahmen angemessenen ist.
Hierzu kann für ein Gebiet einer beliebigen Aggregationsstufe als internes Benchmark ein Durchschnittswert des Massnahmeneinsatzes gebildet werden:
• Das arithmetische Mittel errechnet sich aus der bundesweiten Gesamtzahl des Einsatzes
der Massnahme dividiert durch die Zahl der Gebiete der betrachteten Aggregationsebene.
Benchmark Gebiet A arithm. =
Anzahl der Massnahmeninsgesamt
Anzahl Gebiete von Typ A
• Ein entsprechend dem Marktpotential gewichtetes Mittel wird berechnet aus der
Gesamtzahl des bundesweiten Massnahmeneinsatzes multipliziert mit einem
Gewichtungsfaktor, der als Quotient aus Marktvolumen des betrachteten Gebietes und dem
Marktvolumen Deutschlands insgesamt gebildet wird.363
Benchmark Gebiet A gewichtet = Anzahl der Massnahmeninsgesamt ×
MarktvolumenGebiet A
Marktvolumeninsgesamt
Beide Benchmarks haben den Vorteil, dass sie auf Basis interner Daten leicht ermittel- bzw. überprüfbar sind und daher ihre Zuverlässigkeit vergleichsweise einfach zu beurteilen ist.364 Dies dürfte
vor allem für die Akzeptanz eines solchen Massstabs förderlich sein. Die Anzahl der Massnahmen ist
entweder entsprechend der tatsächlich durchgeführten Zahlen oder entsprechend der angestrebten
Zielvorgaben für diese Massnahme zu ermitteln; in der Konkretisierung von Zielvorgaben übernimmt
das Instrument eine Steuerungsfunktion.
362
363
364
Der Gewichtungsfaktor kann nach Absatz und nach Umsatz gebildet werden. Die Ermittlung des Gewichtungsfaktors
nach Absatz lässt eher Rückschlüsse auf die Zahl der Patienten (= tatsächliches Potential) in diesem Gebiet zu und
bietet Vorteile, da Unterschiede in den Verordnungsstrukturen von Gebieten (Preiseffekte bei unterschiedlichem
Anteil von preiswerten und teuren Präparaten) bestehen. Bei der Auswahl des Gewichtungsfaktors sollten evtl.
vorhandene strukturelle Unterschiede berücksichtigt werden.
Ein Benchmarking des Marktinputs, das sich an den Werten des Wettbewerbs orientiert, ist zwar denkbar, doch weist
ein solches Vorgehen die entscheidende Schwäche auf, dass es keine differenzierte Datenbasis gibt. Ferner ist die
grundsätzliche Überlegung anzustellen, inwiefern es im operativen, marktnahen Geschäft sinnvoll ist, Elemente einer
fremden Strategie zum Benchmarking der eigenen Strategieumsetzung heranzuziehen.
135
Obwohl das nach dem arithmetischen Mittel berechnete, ungewichtete Benchmark eine einfache, für
alle Gebiete einer Aggregationsstufe einheitliche Kennzahl darstellt, weist es einen entscheidenden
Nachteil auf: das Marktvolumen bzw. –potential der Gebiete bleibt unberücksichtigt.365 Wird diese
Kennzahl dann als Benchmark herangezogen, sind Fehlallokationen des Massnahmeneinsatzes
vorprogrammiert, da potentialschwache Gebiete die gleiche Vorgabe des Massnahmeneinsatzes
erhalten wie Hochpotentialgebiete. Diese Verzerrung nimmt zwar aufgrund der AD-Struktur mit
zunehmender Aggregation der regionalen Einheiten ab.366 Dennoch weist das arithmetische Mittel als
Benchmark folgende weitere Nachteile auf, die beim gewichteten Mittel nicht auftreten:
• Die Einteilung in Räume gleich grossen Potentials stellt nur eine Momentaufnahme für den
Zeitpunkt des Gebietsaufbaus dar. Im Laufe der Zeit kommt es zu Potentialverschiebungen
durch demographische Faktoren, Migrationsbewegungen und Veränderungen in der
Gesundheitsinfrastruktur des Raumes (Krankenhäuser, Arztstruktur etc.).
• Die Einteilung in Räume gleich grossen Potentials wird zu einem bestimmten Zeitpunkt
unter Annahme eines bestimmten Produktmix vorgenommen. Die u.U. erhebliche Veränderung dieses Mixes aufgrund von neuen Indikationen und demzufolge Arzt- und
Kundengruppen führt auch zu erheblichen Veränderungen im spezifischen Produkt- sowie
im Gesamtpotential der Gebiete.
• Die Verzerrung bleibt auf der kleinsten Ebene (IMS-Mikro-Kreis) bestehen, so dass an der
Schnittstelle zum Markt eine zuverlässige Orientierung zur Ableitung von konkretem
Handlungsbedarf für den Pharmareferenten nicht möglich ist.
Aufgrund der dargelegten Vorteile des gewichteten und der Nachteile des arithmetischen Mittels stellt
der nach Marktvolumen oder Marktpotential gewichtete Faktor auch für andere Instrumente eine sinnvolle Möglichkeit zur Bildung interner Benchmarks dar.
• Instrument 7: Musterabgaben
Die zielgerichtete Abgabe von Arzneimittelmustern wird insbesondere für neue Produkte als kritischer
Erfolgsfaktor gesehen, da sie gerade bei Dauermedikationen den Einstieg in die Therapie bieten.367
Der Zusammenhang zwischen Musterabgabe an den Arzt und Absatz nach Packungen (Instrument 5)
sollte auch im Cockpit nachvollzogen werden können. Ist dies nicht der Fall, besteht die Gefahr, dass
es trotz Musterabgabe nicht zu einer Einstellung von neuen Patienten auf das Produkt kommt,
sondern dass die Muster bereits eingestellten Patienten gegeben werden und damit den eigenen
365
366
367
Als Bezugspunkt für das Marktpotential kann der aktuelle Betrachtungszeitraum, der Vorjahreswert, ein gleitender
oder ein kumulierter Wert gewählt werden. Hinsichtlich des Umfangs sollte der Wert auf die Indikationsgruppe
beschränkt bleiben und nicht den gesamten Apothekenmarkt umfassen.
Die AD-Struktur orientiert sich bei der Zusammenfassung von IMS-Mikro-Kreisen zu Gebieten, Märkten und
Regionen an der Bildung von Räumen gleich grossen Potentials. Vgl. Abschnitt 4.2.2.
Vgl. Abschnitt 3.1.2.4.2. Die Beschränkung der Musterabgabe auf die kleinste Packungsgrösse (Ein-Monatspackung)
führt zur Annahme eines time-lags von etwa 1-2 Monaten, bis aufgrund einer Musterabgabe eine Verordnung erfolgt.
136
Absatz kannibalisieren. Dem Monitoring dieser Massnahme kommt in doppelter Hinsicht Bedeutung
bei der Beurteilung der Wirksamkeit zu.
Die Kennzahl „abgegebene Muster pro Gebiet“ ist in der Praxis verbreitet und verspricht daher
fördernd für die Akzeptanz des gesamten Cockpits zu wirken. Ein erster Anhaltspunkt zur Interpretation des Instruments wurde bereits aufgezeigt. Bei der Beantwortung der Frage, wieviele Muster
für ein bestimmtes Gebiet angemessen sind, kann auf die für Instrument 6 beschriebene Methode
(Ermittlung des nach Marktpotential gewichteten Mittels der gesamten Musterabgaben) zurückgegriffen werden.368
Musterabgaben sind meist mit Produktbesprechungen verbunden; ergänzend kann daher auch die
Zahl der Produktbesprechungen relativ zu den abgegebenen Mustern als Kennzahl gebildet werden.
Dieser Indikator gibt Hinweise über Strategieerfüllung und Ressourceneinsatz im entsprechenden
Gebiet („Calls per Sample“). Abhängig von der Lebenszyklusphase des Produktes sind bei reifen
Produkten weniger Muster abzugeben als bei jüngeren Produkten, um eine Kannibalisierung des
eigenen Umsatzes zu verhindern. Entsprechende, am Lebenszyklus orientierte Werte können mit
Hilfe des Instrumentes systematisch ermittelt und als Kennzahlen im Cockpit eingesetzt werden.
• Instrument 8: Anwendungsbeobachtungen (AWBs)
Anwendungsbeobachtungen sind eine teure, aber sehr erfolgversprechende Massnahme im Arzneimittelmarketing.369 Da sie aufgrund ihrer Kosten im Verhältnis zu anderen Massnahmen in geringerer
Anzahl eingesetzt werden, scheint es auch leichter, ihre Erfolgswirksamkeit aufgrund einer
visualisierten Darstellung zu prüfen. Das Cockpit ermöglicht eine Identifikation der AWB als Erfolgstreiber vor allem dann, wenn die Cockpit-Charts unterschiedlicher Gebiete verglichen werden. Aus
einer solchen Interpretation kann bspw. auch die Erkenntnis resultieren, in welchem Ausmass die
gleichzeitige gezielte Begleitung durch weitere Massnahmen (Calls, Samples) für den Erfolg einer
AWB notwendig ist. Aus dieser Art von Analysen können best practices erkannt und weiterentwickelt
werden.
Im Instrument des Cockpits wird die Zahl der Annahmeerklärungen dargestellt, mit denen sich ein Arzt
zur Durchführung einer Anwendungsbeobachtung verpflichtet. Dieser Indikator ermöglicht einen zuverlässigen Rückschluss auf die Zahl der teilnehmenden Ärzte, da i.d.R. im Sinne der Effizienz nur
eine AWB pro Arzt ausgegeben werden sollte.370
368
369
370
Auch hier ist die Frage nach dem Gewichtungsfaktor zu klären. Die Zahl der Muster insgesamt kann je nach
angestrebter Steuerungswirkung als Summe der tatsächlich abgegebenen Muster oder als Vorgabe der insgesamt
abzugebenden Muster gewählt werden.
Im Rahmen der Überprüfung der Datenqualität wurde diese Untersuchung durchgeführt. Darin wird das Ergebnis
bestätigt, dass mit fast 99% fast alle AWB-Mappen an unterschiedliche Ärzte ausgegeben wird. Vgl. Abschnitt
4.1.3.1.
137
In einer Ergänzung des Instruments ist es entsprechend den Ausführungen sinnvoll, den Grad der
Betreuung der AWB ebenfalls darzustellen. Eine Anzeige der Produktbesprechungen bei Ärzten, die
eine AWB durchführen bzw. innerhalb eines bestimmten Zeitraums durchgeführt haben, könnte im
gleichen Instrument erfolgen und liesse ein klares Monitoring der Intensität von Betreuung und
Nachbereitung der im ausgewählten Gebiet plazierten AWBs zu.
Neben dieser grundsätzlichen Ergänzung sollte die Zahl der laufenden AWBs abgebildet werden.371
Hierzu ist in einer vorbereitenden Analyse auf Ebene des einzelnen Arztes notwendig, Daten und Zahl
der Annahmeerklärungen und abgeschlossenen Patientenbögen zu verbinden und hieraus eine Kennzahl „laufende AWBs“ zu ermitteln. In einer weiteren Stufe ist der Ausbau des Instruments zur
Überwachung des Ab- und Rücklaufs der AWBs denkbar, indem neben der Zahl der Annahmeerklärungen auch die Zahl der abgeschlossenen AWBs angezeigt wird. Aufgrund der vergleichsweise
hohen Kosten einer AWB erscheint der Aufwand eines formalisierten, auch zentral auszuwertenden
Monitorings gerechtfertigt. Voraussetzung hierzu ist allerdings eine auf diese Bedürfnisse angepasste
Datenlage, die u.U. erst geschaffen werden muss.
Ein Benchmark zur Bestimmung der Zahl der AWBs pro Gebiet ist schwerer als bei anderen
Massnahmen zu ermitteln, da die Plazierung einer AWB häufig auch strategischer Natur ist. Dementsprechend sind nicht nur das Potential des Gebietes, sondern auch die Position im regionalen Wettbewerb zu berücksichtigen. Wie auch bei anderen Massnahmen versprechen Investitionen in Hochpotentialgebiete einen höheren Ertrag als gleiche Investitionen in Gebiete mit niedrigem Potential. Zur
Feststellung des Potentials kann der Gewichtungsfaktor (vgl. oben) nach Umsatz oder Absatz verwendet werden.372 Gleichzeitig ist die AWB eine geeignete Massnahme, Umsatz und Marktanteile zu
gewinnen als diese zu sichern. Daher ist eine Korrektur um die relative Wettbewerbsposition notwendig: Gebiete mit schwachem Marktanteil sind stärker zu berücksichtigen als Gebiete mit hohen
Marktanteilen. Verwendet wird hierzu der Kehrwert des Internen Index. Bezugsgrösse für die beiden
Faktoren ist die geplante Gesamtzahl der AWBs (vgl. Abbildung 3-38):
Benchmark Gebiet A gewichtet = Anzahl der AWB Plan insgesamt ×
Marktvolumen Gebiet A
100
×
Marktvolumen insgesamt Interner Index Gebiet A
Abbildung 3-38: Benchmarking für die Verteilung von Anwendungsbeobachtungen
371
372
Als „laufende AWBs“ werden Anwendungsbeobachtungen bezeichnet, die noch nicht abgeschlossen sind.
Die Verwendung des Gewichtungsfaktors nach Umsatz scheint in diesem Fall sinnvoll, da der Wettbewerb, auf den
eine AWB abzielt, als Verdrängungswettbewerb im gleichen (hochpreisigen) Segment stattfindet. Anders ausgedrückt wird aus einer Generika-Verordnung nur selten die Verordnung eines Originalpräparates. Daher scheint die
Berücksichtigung des Verordnungsverhältnisses von „teuren“ zu „billigen“ Präparaten eines Gebietes gerechtfertigt.
138
Das Benchmark ist in diesem Fall als Empfehlung zu interpretieren, wie viele AWBs im betrachteten
Gebiet unter Berücksichtigung zweier Faktoren (Potential und Wettbewerbsposition) gesetzt werden
sollten. Aus lokal-strategischen Gründen (bspw. aufgrund einer hohen Anzahl von Aufbaukunden im
Gebiet oder individueller Zusagen an Kunden) kann es gerechtfertigt sein, zur Verfügung stehende
AWBs anders als empfohlen zu plazieren.
• Instrument 9: Wissenschaftliche Fortbildungen
Ähnlich den Anwendungsbeobachtungen sind auch wissenschaftliche Fortbildungen ein Instrument,
das sehr gezielt eingesetzt werden sollte.373 Da es ebenso kostenintensiv ist, muss es eine ähnlich
grosse Wirkung erzielen, um profitabel zu sein. Das Monitoring des Erfolges ist daher vor allem auf
der marktnahen Ebene der IMS-Mikro-Kreise wichtig, da die Effekte auf den aggregierten Ebenen der
Gebiete und Märkte aufgrund der Vielzahl von verstärkenden und gegenläufigen Einflüsse in unterschiedlichen Regionen weniger deutlich sichtbar sind.
Ein kontinuierlicher Einsatz wissenschaftlicher Fortbildungsveranstaltungen zu einem bestimmten
Produkt ist allerdings auf den Ebenen der Märkte, Gebiete oder IMS-Mikro-Kreise auch aufgrund der
hohen Kosten nicht möglich. Vielmehr werden solche Veranstaltungen pro Produkt für jeden Markt nur
etwa 1-2 Mal jährlich durchgeführt.
Da aber in der Wahrnehmung des Arztes nicht nur auf ein bestimmtes Produkt, sondern auch auf das
Unternehmen und damit auch auf die Produktpalette hingewiesen wird, zeigt Instrument 9 zusätzlich
auch die Anzahl der Teilnehmer an Fortbildungsveranstaltungen anderer Produkte als des im Cockpit
zur Analyse ausgewählten Präparates: es handelt sich also auch um eine produktunspezifische
Anzeige.
Wegen der fehlenden produktspezifischen Kontinuität wird ausserdem angenommen, dass sich die
Ermittlung statistischer Korrelationskoeffizienten als schwierig erweisen wird. Wie beim Einsatz der
AWB wird sich eine Beurteilung der Wirkung der Massnahme wahrscheinlich vor allem auf eine
Interpretation mit Hilfe der weiteren Instrumente des Cockpits und unter Verwendung weiterer,
qualitativer Informationen stützen müssen.
Ein Benchmarking zur Anzahl der Wissenschaftlichen Fortbildungen sollte analog zum Benchmarking
der AWBs durchgeführt werden. Der Gewichtungsfaktor wird hier allerdings bis zu einer bestimmten
Ebene als Verteilungsschlüssel eingesetzt, da die verfügbaren Plätze meist top-down einzelnen
Regionalmärkten und AD-Gebieten zugeteilt werden. Dabei ist eine Verteilung entsprechend einem
gewichtenden Schlüssel bereits von der obersten Aggregationsebene an empfehlenswert.
373
139
• Instrument 10: Dinnerdiskussionen und Instrument 11: Individuelle Massnahmen
Dinnerdiskussionen bieten als Fortbildungsveranstaltungen auf lokaler Ebene einem ausgewählten
Kreis von Ärzten die Möglichkeit, zusammen mit Kollegen Erfahrungen über das Produkt auszutauschen und neue wissenschaftliche Ergebnisse kennenzulernen.374 Lokal organisiert, fokussiert
eine solche Veranstaltung finanzielle und personelle Ressourcen auf eine relativ kleine Gruppe von
Ärzten. Der positive Einfluss einer solchen Massnahme auf die Entwicklung der Erfolgskennzahlen
Umsatz und Marktanteil sollte nachhaltig erkennbar sein. Instrument 10 bildet die Anzahl der Ärzte
des Bezugsgebietes ab, die an Dinnerdiskussionen teilgenommen haben; damit wird das Monitoring
von Wirksamkeit und Erfolg dieser Massnahme erleichtert. Auch dieses Instrument ist eine produktunspezifische Anzeige, da Dinnerdiskussionen zwar für ein bestimmtes Produkt durchgeführt werden,
der Arzt aber u.U. auch andere Produkte des Unternehmens mit Kollegen und Pharmareferenten
diskutiert, zumindest aber implizit assoziiert.
Individuelle Massnahmen dienen der Stärkung der im Pharmamarketing besonders wichtigen persönlichen Beziehung des Pharmareferenten zum Arzt.375 Analog zum Instrument „Dinnerdiskussionen“
wird die Anzahl individuell durchgeführter Marketingmassnahmen in Instrument 11 dargestellt.
Beide Aktivitäten stellen für sich alleine zwar keine strategischen Erfolgstreiber dar, nehmen aber als
ergänzende Massnahmen zum zentral bestimmten Marketingmix wichtige Funktionen zur customer
retention ein. Ihre Abbildung im Cockpit kann wesentlich dazu beitragen, dass sie bewusster zur
Erfüllung dieser Aufgabe eingesetzt und durchgeführt werden.
3.3.3.4 Instrumente der Performance Evaluation
Die Auswertungsinstrumente dienen der Zusammenführung von Leistungskennzahlen und
Erfolgstreibern. Sie kanalisieren die Daten und sollen dazu beitragen, die Interpretation zu erleichtern.
Dieser Bereich des Cockpits umfasst zwei Instrumente: Profitabilitätsanzeige und statistischen
Performance Monitor.
• Instrument 12: Profitabilität
Die Anzeigetafel „Profitabilität“ soll vor allem zur Veranschaulichung der Tatsache dienen, dass sich
alle Aktivitäten innerhalb eines Gebietes auch in finanziellen Grössen niederschlagen. Damit soll das
Verhalten der Verantwortlichen in Richtung eines bewussten und gewinnbringenden Einsatzes der
Ressourcen gelenkt werden. Dies bedeutet aber auch, dass dieses Instrument nicht den Charakter
eines Abrechnungssystems hat, in dem buchhalterisch exakte Zahlen abgebildet werden.
374
375
140
Aus einer produktbezogenen Perspektive veranschaulicht das Instrument graphisch den Deckungsbeitrag, der in der betrachteten Untersuchungseinheit erwirtschaftet wird. Zur Veranschaulichung wird
zunächst der Umsatz abgebildet; ausgehend hiervon wird ein „Regionaler DB I“ dargestellt, der
regulär aus Umsatz minus Einstandskosten der verkauften Ware (CoS) berechnet wird.
Von diesem regionalen DB I werden alle weiteren direkten Kosten abgezogen und das Ergebnis als
„Regionaler DB II“ dargestellt. In die direkten Kosten fliessen alle Massnahmen ein, die sich sowohl
der Untersuchungseinheit als auch dem Produkt direkt zurechnen lassen. Im einzelnen sind dies vor
allem die regelmässigen Marketingmassnahmen wie Produktbesprechungen und Musterabgaben,
aber auch Einladungen zu wissenschaftlichen Fortbildungsveranstaltungen, Anwendungsbeobachtungen, Dinnerdiskussionen und lokale individuelle Massnahmen. Die Bewertung dieser Massnahmen
erfolgt im Rahmen dieser Arbeit durchgängig auf Basis von Standardkosten.
In der Umsetzung kann überlegt werden, inwiefern in dieses Instrument Ist-Kosten integriert werden
können. Zur Vermeidung einer scheinbar genauen Schlüsselung von Gemeinkosten sollten zunächst
nur jene Massnahmen und Aktivitäten zu tatsächlichen Kosten bewertet werden, welche in ihrer tatsächlichen Höhe einem Produkt als Kostenträger und einem Gebiet als sekundärem Zurechnungsobjekt zugeordnet werden können. Dies ist bei Mustern, produktbezogenen Fortbildungsveranstaltungen und Anwendungsbeobachtungen der Fall. Für alle anderen Massnahmen (Produktbesprechungen, Dinnerdiskussionen und individuelle Massnahmen) kann zwar das Gebiet als
sekundäres Zurechnungsobjekt bestimmt werden, jedoch nicht die Höhe der dem Kostenträger zuzurechnenden Kosten; daher erscheint eine pauschale Bestimmung von Standardkostensätzen zweckmässig.376
Dies kann auch aus einer behavioristischen, also verhaltensorienterten Sichtweise gerechtfertigt
werden, da nicht die Abbildung buchhalterischer Kosten im Vordergrund steht. Daher können auch
approximative Standardkosten als zielführend im Sinne einer Führungsorientierung angesehen
werden. Das konsequente Rechnen mit Standardkostensätzen löst zwar nicht das Problem der
Gemeinkostenschlüsselung, täuscht aber auch keine Genauigkeit vor.
• Instrument 13: Statistischer Performance Monitor
Der statistische Performance Monitor bietet als weiteres Analyseinstrument eine Hilfestellung bei der
Interpretation der im Cockpit verarbeiteten Daten. Hierzu wird ein statistisches Verfahren angewendet,
dessen Ergebnisse in dem Instrument dargestellt werden. Resultat der Auswertung sind Korrelations-
376
Bei Produktbesprechungen ist bspw. die tatsächliche Höhe der Kosten einer einzelnen Besprechung schwer zu bestimmen, da hier neben der Zahl der Besprechungen die Höhe der Gesamtvergütung der Sales Force (Gehalt,
Reisekosten, Sozialleistungen Urlaubs- und Weihnachtsgeld, Prämien und Aktienoptionen) zu berücksichtigen ist.
141
koeffizienten, die einen Zusammenhang zwischen einem Erfolgstreiber und der Zielvariablen
„Umsatz“ beschreiben.377
Konkret werden in dem Instrument die Spezifikation des Schätzverfahrens (Umfang der Schätzung in
Form des „Pools“ sowie Art des Verfahrens) sowie ausgewählte statistische Werte von vier
Erfolgstreibern abgebildet. Zu den statistischen Werten der Marketingmassnahmen gehören neben
den Korrelationskoeffizienten der Wert „Adj.R2“ als Mass für den Erklärungsgehalt der Statistik sowie
ein Symbol für die Signifikanz des Korrelationskoeffizienten.378 Kern der Auswertung ist der
Korrelationskoeffizient, welcher die Stärke der Wirkung der Massnahme auf die Zielvariable „Umsatz“
angibt. Die Interpretation des Korrelationskoeffizienten erfolgt immer in der Einheit der Zielvariablen:
bei der hier durchgeführten Untersuchung und Integration in ein Cockpit bedeutet dies, dass eine
zusätzliche Einheit des jeweiligen Erfolgstreibers zusätzliche Einheiten der Zielvariable (hier: DM) in
Höhe des Korrelationskoeffizienten generiert.
Die Höhe seiner Werte kann damit als Entscheidungshilfe herangezogen werden, inwiefern der
Einsatz einer Massnahme den in sie gesetzten Erwartungen, aber auch ihren Kosten, gerecht wird.
Validität und Einsetzbarkeit der Korrelationskoeffizienten unter variierenden Auswertungsbedingungen
werden im empirischen Teil der Arbeit überprüft. Bei dieser Beurteilung kommt dem Aspekt der
Einsatzfähigkeit der statistischen Analyse eine tragende Bedeutung zu.
Es ist hervorzuheben, dass Auswertung und Interpretation der Daten durch dieses Instrument
erleichtert werden soll; Entscheidungen, bei denen die Wirksamkeit der Massnahmen von Bedeutung
ist, werden durch die Kennzahlen unterstützt, indem Hinweise auf statistisch signifikante Zusammenhänge der Zeitreihen gegeben werden. Da aber nur ein beschränktes Spektrum von Einflussfaktoren
der statistischen Analyse zugeführt werden kann, wird die Entscheidung nicht allein durch diese
Ergebnisse determiniert.
3.3.4 Zusammenfassung
Performance-Cockpits bieten die Möglichkeit, eine Vielzahl von Variablen im Gesamtzusammenhang
einer Untersuchungseinheit darzustellen. Durch die graphische Aufbereitung wird die Aufnahme der
Informationen beschleunigt und ihre inhaltliche Verarbeitung erleichtert. Mit der Möglichkeit zur
Ausrichtung des Cockpits an den variierenden Bedürfnissen der Informationsempfänger empfiehlt
sich, eine „Familienähnlichkeit“ zu wahren, um den Umgang mit dem Instrument so leicht und den
Zugang zu ihm so intuitiv wie möglich zu halten.
377
378
Eine detaillierte Darstellung der Daten und des statistischen Verfahrens bietet Abschnitt 4.2.
Zu den einzelnen statistischen Massen vgl. Abschnitt 4.2.4.
142
Durch die Nutzung von Datawarehouse-Konzepten kann auch ein dynamisches Cockpit umgesetzt
werden, das sowohl die Variation einzelner Parameter (Auswahl des Gebietes, des Produktes, des
betrachteten Zeitraums) erlaubt als auch die ausschliessliche, aber detailliertere Betrachtung einzelner Instrumente im „Full Screen“ zulässt. Bei dieser flexiblen Umsetzung sollte berücksichtigt werden,
dass ein Ziel häufig auch in der Schaffung und Nutzung einer gemeinsamen „Performance-Sprache“
besteht. Ein zu grosses Mass von Flexibilität für den einzelnen Nutzer läuft diesem Ziel entgegen.
Der Einbezug von Plan- oder Zielgrössen oder Benchmarks zeigt sowohl von der Seite der Erfolgstreiber als auch von der Seite der Leistungskennzahlen her Performance-Gaps auf. Über die Integration der Zielerreichung in entsprechende Anreizsysteme kann das Verhalten der Nutzer des Cockpits
beeinflusst werden, da sie ihre Zielerreichung regelmässig abrufen können. Mit Entscheidungsunterstützung und Verhaltenssteuerung wird das Performance-Cockpit beiden Funktionen von
„ongoing regular Management Accounting Systems“ gerecht.379
Die Abbildung verschiedener Variablen einer Bezugseinheit fördert das Erkennen von UrsacheWirkungsbeziehungen. Weiter unterstützt wird dies durch die Integration einer statistischen Analysehilfe. Dabei sollten die Erfahrungen bspw. mit verschiedenen Systemen der Kostenrechnung oder den
Ergebnissen statistisch ausgewerteter Analysen berücksichtigt werden. Diese zeigen, dass es regelmässig zu Akzeptanzproblemen der Informationen beim Informationsempfänger kommt. Die Ursachen
hierfür sind meist vielfältiger Natur; sie lassen sich aber auf zwei einfache Punkte komprimieren:
Ø Zum einen werden Kennzahlen oftmals von zentralen Spezialisten gebildet. Hierzu können
Buchhalter und Controller ebenso gezählt werden wie auch Statistiker der Marktforschung. Diese
Gruppen sind meist sehr professionell auf ihrem Gebiet, jedoch fehlt ihnen häufig ein eigener inhaltlicher Bezug zu den Analysen; damit fehlt auch Erfahrung, anhand derer Ergebnisse auf Plausibilität
geprüft werden können. Rechnerisch ist es bspw. möglich, dass der Besuch eines Pharmareferenten
negativen Einfluss auf die Umsätze hat. Nur unter Berücksichtigung weiterer (statistisch nicht
erfasster) Faktoren des Umfelds kann dieser scheinbare Widerspruch aufgelöst werden; dies ist
wahrscheinlich in den meisten Fällen nur dezentral durch einen Vertriebsspezialisten möglich. Die
Akzeptanz der Arbeitsergebnisse von zentralen Spezialisten hängt wesentlich von der schnellen,
einfachen Nachvollziehbarkeit der Information durch den (häufig dezentralen) Empfänger ab.
Ø Zum anderen treffen Informationsempfänger, in der Regel das Management oder andere Verantwortungsträger, viele ihrer Entscheidungen aufgrund von Erfahrungen, die sie über Jahre hinweg
gesammelt haben. Wenn diese Erfahrungsgrundsätze nicht mit den Ergebnissen von Analysen
übereinstimmen, löst dies selten ein Überprüfen der Erfahrungen aus; häufiger kommt es zum
379
143
Infragestellen der Analysen. Zusätzliches Misstrauen gegenüber Kennzahlen entsteht, wenn sie durch
den Informationsempfänger nicht überprüft werden können oder ihm nicht vertraut sind und daher
nicht interpretiert werden können (Beispiel: Währungseinheiten kann ich addieren, aber wie gehe ich
mit Standardabweichungen oder Korrelationskoeffizienten um?)
Die Sicherung der Akzeptanz des statistischen Teils des Performance-Cockpits stellt daher bei der
Implementierung wahrscheinlich die grösste Herausforderung dar. Allerdings gelingt es durch die
Verbindung von bekannten und vertrauten Kennzahlen mit neuen, innovativen Performance
Measures, ein bewährtes Gerüst von Kennzahlen zu erhalten. Dies gibt den Nutzern Sicherheit,
während sie gleichzeitig lernen können, die neuen Kennzahlen zu nutzen und ihre Entscheidungen
wie auch ihr Verhalten an diesen zu orientieren.
Während Daten und Informationen für den die meisten Instrumente des Cockpits aus den verschiedenen Quellen des Unternehmens in das Performance Cockpit eingespeist werden können, sind die
Angaben für den statistischen Performance Monitor zu generieren.380 Der nächste Teil der Arbeit
beschäftigt sich diesen Fragen:
• Besteht ein statistisch nachweisbarer Zusammenhang zwischen Performancetreibern und
Ergebniskennzahlen?
• Kann dieser Zusammenhang quantifiziert werden?
• Können hieraus statistische Performance Measures gewonnen werden?
Dabei wird eine empirische Untersuchung zugrundegelegt, in welcher die statistischen Ergebnisse auf
ihre Verwendbarkeit im Performance Cockpit geprüft, bewertet und schliesslich angewendet werden.
Vorher allerdings wird nicht nur die Forschungsmethodik vorgestellt sowie das ausgewählte statistische Verfahren erläutert, sondern auch die allgemeine Datenbasis, mit welcher das PerformanceCockpit gefüllt werden kann, untersucht und ihre Erhebung bewertet.
380
Zu Fragen der Datenerhebung und Bewertung ihrer Qualität und Validität vgl. Abschnitt 4.1
Kapitel 4: Empirische Validierung der Performancetreiber
145
4 Empirische Validierung der Performancetreiber
Die empirische Untersuchung stützt sich auf Daten, die im operativen Geschäft eines Arzneimittelunternehmens in der Regel vorliegen und fortlaufend selbst erhoben bzw. gekauft werden. Mit ihnen
wird das im vorhergehenden Kapitel konzeptionell vorgestellte Performance-Cockpit „gefüllt“. Der
Aufbau eines Performance Measurement zur Messung und Steuerung der Marketingeffizienz richtet
sich also nicht auf den Auf- oder Ausbau von zusätzlichen Datenerhebungssystemen. Ziel ist vielmehr
eine bessere Auswertung vorhandener Daten.
Da die zur Verfügung stehenden Daten auf einer Sekundärerhebung basieren, werden zunächst die
Methodik der Primärdaten und damit die Datenbasis bewertet. Im zweiten Teil des Kapitels wird das
methodische Vorgehen der empirischen Forschungsarbeit und die Systematik der Auswertung erläutert. Dabei finden die Möglichkeiten und Gütekriterien des Auswertungsverfahrens der „Pooled Time
Series Regression“ besondere Beachtung. Im dritten und vierten Teil wird die Validität der Performancetreiber anhand zwei ausgewählter Datensets geprüft. Ein Schwerpunkt liegt auf der
statistischen Bewertung der Regressionsergebnisse und damit der Beurteilung der Einsatzfähigkeit
der Pooled Time Series Regression im Performance Measurement.
1
Einleitung
2
3
4
Performance-Cockpit
4.1 Datenbasis
5
4.2 Empirisches
Forschungsvorgehen
4.3 Datenset BPH
4.4 Datenset Asthma
Abbildung 4-1: Aufbau des vierten Kapitels
146
4.1
Datenbasis
Im forschungsmethodischen Sinne ist sowohl die Erhebung der Daten der Leistungsergebnisse als
auch die der Erfolgstreiber für die vorliegende Untersuchung eine Sekundärerhebung. Die marktbezogenen Ergebniskennzahlen werden regelmässig von einem spezialisierten Marktforschungsunternehmen erhoben und validiert, während die Daten der Treiber aus den Aufzeichnungen des
Unternehmens stammen. Da die Erhebung und Zusammenfassung von Sekundärdaten im wesentlichen ein informationstechnisches Problem darstellen, beschäftigt sich dieser Teil des Kapitels mit
der Darstellung der Primärerhebungen zur Beurteilung der Qualität der zugrundeliegenden Daten.381
Hierzu werden zunächst die Daten der Ergebniskennzahlen, anschliessend die der Leistungsdaten
analysiert. Darauf folgt eine Darstellung von Umfang und Aufbau der Datensets, der sich eine
abschliessende Beurteilung der Daten anschliesst.
Bevor die Daten und die Methodik ihrer (Primär-) Erhebungen im einzelnen dargestellt und geprüft
werden, konzentriert sich ein einführender Abschnitt kurz auf Anforderungen empirischer Forschungsmethodik an die Datensammlung.
4.1.1 Prinzipien der Datensammlung
In Anlehnung an Galtung sind in der empirischen Forschung drei wichtige Prinzipien der Datensammlung zu beachten, die im folgenden kurz dargestellt und interpretiert werden.382
Ø Das Prinzip der Vergleichbarkeit (comparability) erfordert, dass die Untersuchungsbedingungen
für alle Untersuchungsobjekte gleich sein müssen. Dies betrifft in der vorliegenden Untersuchung vor
allem den Erhebungszeitpunkt (Stichtag) der Daten. Darüber hinaus führt dieses Prinzip an, dass nur
sachlogisch sinnvolle Eigenschaftsdimensionen dem Erhebungsobjekt zugeordnet werden sowie dass
Erhebungsobjekte nur hinsichtlich derselben Eigenschaftsdimensionen miteinander verglichen
werden.
Ø Das Prinzip der Klassifizierbarkeit (classification) wird stellt sicher, dass jeder Untersuchungseinheit mindestens eine Variablenausprägung, aber gleichzeitig nicht mehr als eine einzige Ausprägung pro Variable und Beobachtungszeitpunkt zugewiesen werden kann.
Ø Mit dem Prinzip der Vollständigkeit (completeness) wird festgelegt, dass keine Zellen der Datenmatrix leer bleiben dürfen: für alle Variablen, alle Beobachtungszeitpunkte und alle Erhebungsobjekte
müssen empirische Werte ermittelt werden. Da diese Forderung in der Praxis nur selten zu erfüllen
ist, müssen zum Umgang mit solchen „missing values“ ggf. Annahmen getroffen werden. Die
381
382
Dem informationstechnischen Problem haben sich Silke Heß und Johannes Mertzlufft von MSD Sharp & Dohme mit
viel Geduld angenommen und damit die Datenbasis bereitgestellt. Die Untersuchung wurde mit der vorliegenden
Präzision und Zuverlässigkeit der empirischen Daten erst durch ihre Hilfe möglich. Hierfür danke ich ihnen herzlich.
Vgl. Galtung, Johan [Methods, 1967], S. 11ff., zitiert in Kromrey, Helmut [Sozialforschung, 1994], S. 166ff.
147
Ursachen für fehlende Beobachtungswerte sind bei der hier vorgenommenen quantitativen Erhebung
unterschiedlich und werden – sofern notwendig – im Zusammenhang mit der Beurteilung der
einzelnen Variablen erörtert.383
Problematisch ist die Feststellung der Erfüllung dieser Prinzipien vor allem bei qualitativen Forschungen. Bei der vorliegenden quantitativen Erhebung hingegen kann vergleichsweise leicht beurteilt werden, inwiefern die vorliegenden Daten den forschungsmethodischen Anforderungen gerecht
werden. Der folgende Abschnitt zeigt, dass insbesondere das Prinzip der Vollständigkeit bei der
Beurteilung der Daten Aufmerksamkeit verdient.
Neben diesen Prinzipien sind – insbesondere bei der Arbeit mit Sekundärdaten – auch Validität
(Gültigkeit) und Reliabilität (Zuverlässigkeit) der Daten (-erhebung) zu beurteilen.384 Über die inhaltlichen Fragen hinaus ist auch zu berücksichtigen, inwiefern eine treffende Einschätzung der Zuverlässigkeit überhaupt möglich ist.
4.1.2 Daten der Ergebniskennzahlen: Erlös- und Marktdaten
Aufgrund des Distributionswegs verschreibungspflichtiger Arzneimittel in Deutschland ist es für den
Hersteller selbst nicht unmittelbar transparent, wer der Kunde (Arzt bzw. Patient) seiner Produkte ist.
Über externe Marktforschungsinstitute ist es jedoch möglich, Daten über die tatsächliche Verteilung
der Absätze zu beziehen. Zwei Panels stellen heute einen Standard in der Pharmaindustrie dar, ein
drittes neueres Verfahren gilt als zukunftsträchtig:385
• Deutscher Pharma Markt (DPM) und Regionaler Pharma Markt (RPM)
• Xponent MicroMarketer (ehemals erhoben durch Source-Informatics, Neu-Isenburg)
Aus diesen Datenquellen sind die Absätze, Umsätze und Marktanteile der eigenen sowie der
Wettbewerbspräparate ersichtlich. Dadurch wird eine nahezu vollständige Markttransparenz geschaffen. Bevor später ergänzend die Erhebungsmethodik des Xponent MicroMarketer als mögliche
zukünftige Datenquelle dargelegt wird, geht der erste Teil des Abschnitts auf die Erhebungsweise der
Daten von DPM und RPM ein und beurteilt diese hinsichtlich der Verwendung in dieser Arbeit.
383
384
385
Vgl. hierzu insbesondere den Abschnitt zur Erhebung der Treiberdaten Abschnitt 4.1.3.
Vgl. Kromrey, Helmut [Sozialforschung, 1994], S. 60.
Alle drei Panels werden heute vom international tätigen Institut für Medizinische Statistik (IMS) erstellt und
angeboten.
148
• Deutscher Pharma Markt (DPM) und Regionaler Pharma Markt (RPM)
DPM und RPM sind Produkte des international tätigen Marktforschungsunternehmens Institut für
Medizinische Statistik (IMS). Für die bedeutenden Pharmamärkte der Welt liefert IMS regelmässig
Umsatz- und Absatzdaten sowie Auswertungen zu diesen Daten.
Untersuchungsgegenstand der IMS-Erhebungen sind die Human-Arzneimittelbezüge der öffentlichen
Apotheken (inklusive evtl. gewährter Naturalrabatte).386 Für öffentliche Apotheken bestehen
grundsätzlich zwei Möglichkeiten zum Bezug von Arzneimitteln (vgl. Abbildung 4-2):387
• Bezug direkt vom Hersteller
• Bezug vom Grosshandel
Im DPM werden etwa 50.000 Handelsformen jeweils nach Absatz und Umsatz dargestellt.388 Als
Absatzkennzahlen stehen sowohl die Einzelpackungen pro Packungsgrösse als auch die Anzahl der
kleinsten Einheiten (z.B. Tabletten, Ampullen) zur Verfügung, mit deren Hilfe auf Patientenzahlen und
Compliance-Raten geschlossen werden kann.
Demgegenüber umfasst der RPM auf regionaler Ebene Umsätze, Absätze und Marktanteile von etwa
70.000 Handelsformen. Während mit Erscheinen des ersten RPM-Berichtes im Jahre 1969 zwischen
650 an der verwaltungspolitischen Struktur orientierten Kreisen differenziert wurde und mit einer
Lieferzeit von bis zu drei Monaten gerechnet werden musste, steht der RPM heute monatlich jeweils
etwa 10-14 Tage nach Monatsende in 1.845 IMS-Mikro-Kreisen zur Verfügung.389 Auf die Daten des
RPM stützt sich die vorliegende empirische Untersuchung.
Etwa 6% des Apothekenmarktes entfallen auf Bezüge direkt vom Hersteller. Sie sind nur im DPM
erfasst und werden mit Hilfe eines Apotheken-Panels von 1.659 öffentlichen Apotheken hochgerechnet. Die im Panel enthaltenen Apotheken stellen eine repräsentative Auswahl für die Bundesrepublik Deutschland dar.
Die Bezüge über den Grosshandel sind in DPM und RPM reflektiert; auf sie entfallen 76% des
Marktes und werden in einer monatlichen Vollerhebung aller vollsortierten Arzneimittelgrosshandlungen erfasst.390 Im RPM alleine sind ausschliesslich die Grosshandelsbezüge der öffentlichen
386
387
388
389
390
Berücksichtigt werden auch Diagnostika, Inhaler und Pens, d.h. begleitend zur Medikation auftretender Bedarf.
Parallelimporteure werden entsprechend des Arzneimittelgesetzes als Hersteller betrachtet und damit ebenfalls von
IMS erfasst. Der eigenständige Bezug aus dem Ausland ist nur wenigen Apotheken („Internationalen Apotheken“)
gestattet und hat bis heute geringe Bedeutung. Importe internationaler Apotheken werden im DPM nicht erfasst.
Umsätze werden in DM sowie USD ausgewiesen Die Umrechnung in USD erfolgt nach dem im Wallstreet Journal
veröffentlichten monatlichen Mittelkurs. Damit wird die internationale Vergleichbarkeit der IMS-Daten sichergestellt.
Die Mikro-Kreise werden in dieser Arbeit auch bezeichnet als Kreise, Segmente, IMS-Mikro-Kreise oder IMS-MicroBricks. Im Jahre 1989 wurden 1.469 Segmente für die damalige Bundesrepublik geschaffen; später kamen 376
Segmente in den neuen Bundesländern hinzu. Vgl. IMS [RPM, 1996].
Vgl. IMS [DPM, 1997], S. 5.
149
Apotheken dargestellt (vgl. Abbildung 4-2); im Unterschied zum DPM kommt hier das Apothekenpanel
nicht zum Tragen.
Die Lagerverkäufe des Grosshandels an die öffentlichen Apotheken werden erfasst und pro Kalendermonat elektronisch an IMS übermittelt. Eine Hochrechnung der Daten ist aufgrund der Vollerhebung
nicht erforderlich. Massgeblich für die regionale Zuordnung des Absatzes ist die empfangende
Apotheke.391
Hersteller
Grosshandelsunternehmen (18)
RPM 76%
öffentliche Apotheken
(21.524)
6%
1%
17%
DPM
davon 968 Krankenhausversorgungsapotheken
Krankenhäuser
(2.146)
davon 408 mit
Vollapotheke
Patient
Abbildung 4-2: Gewichtung der Vertriebswege im deutschen Pharmamarkt
(zu Herstellerabgabepreisen bewerteter Warenfluss)392
Um auf den Absatz an den Endverbraucher in dem entsprechenden Monat im registrierten Gebiet
(Verordnung durch einen Arzt und Erwerb des Arzneimittels durch den Patienten) zu schliessen, sind
grundlegenden Annahmen hinsichtlich Zeit und Raum zu treffen:
• Der Verkauf von Arzneimitteln von der Apotheke an den Patienten erfolgt hinreichend
zeitnah zu Bezug und Bestellung durch die Apotheke selbst. Diese Annahme trifft in der
Regel zu, da Apotheken heute nur über einen sehr geringen Lagerbestand verfügen. Dank
einer der Logistik des Pharmagrosshandels ist es keine Seltenheit, dass Apotheken bis zu
zehnmal täglich von verschiedenen Grosshändlern beliefert werden. Über ein Computersystem bestellte Medikamente sind somit binnen weniger Stunden am „Point of Sale“
391
392
Das Gesetz sieht vor, dass jede Apotheke durch einen selbständigen Apotheker geführt wird, so dass
Sammellieferungen an Apothekenketten nicht existieren und die regionale Validität der Erhebung auch nicht
beeinflussen können.
Vgl. IMS [Studienkurzbeschreibung, 1998], S. 10.
150
verfügbar. Daher ist das Instrument methodisch geeignet, auf den Arzneimittelabsatz an
den Patienten zu schliessen.
• Zwischen Verordnung durch den Arzt und Absatz an den Patienten liegen in der Regel
keine grossen Zeitspannen. Das Gros der Rezepte wird am gleichen oder folgenden Tag
nach der Verordnung in einer Apotheke eingelöst.
• Der Patient löst sein Rezept in der Regel (unmittelbar nach Verordnung) bei einer Apotheke
ein, die in der Nähe des verschreibenden Arztes liegt. Nur unter dieser Voraussetzung
kann über die Lieferung vom Grosshandel an die Apotheke auf den verschreibenden Arzt
geschlossen werden.
Einschränkungen müssen vor allem hinsichtlich der dritten Annahme in innerstädtischen Gebieten mit
viel Laufkundschaft gemacht werden. Bahnhofsapotheken sind ein klassisches Beispiel: umsteigende
Fahrgäste lösen hier Rezepte während ihrer Wartezeit ein; das Rezept hingegen wurde aber u.U. von
einem Arzt in einem anderen Stadtteil oder gar einer anderen Stadt ausgestellt. Damit kann nicht
mehr vom „Point of Sale“ auf den im Pharmamarketing wesentlichen verschreibenden Arzt als „Point
of Decision“ geschlossen werden, der in der Regel Zielpunkt der Marketingmassnahmen ist.393
Abgesehen von diesen innerstädtischen Spill-Over Effekten bieten die IMS-Daten jedoch eine recht
genaue Annäherung an die regionalen Absätze. Die Zusammenfassung von mehreren IMS-MikroKreisen zu grösseren, zusammenhängenden Gebieten gleicht diese Verzerrungen (allerdings unter
Einbusse des Detaillierungsgrades) wieder aus. Die Regelmässigkeit ihrer Erhebung und jahrelange
Erfahrung der Statistiker des Marktforschungsinstituts mit der Vollerhebung der Daten geben weitere
Sicherheit für ihre Qualität.
RPM und DPM sind weitverbreitete und allgemein akzeptierte Instrumente zur Bestimmung der
Absatz- und Umsatzentwicklung der eigenen Produkte und der Mitbewerberpräparate im öffentlichen
Apothekenmarkt. Da sich die vorliegende Untersuchung auf die Messung des Werbeerfolgs im
niedergelassenen Bereich konzentriert, in dem der Bezug der Arzneimittel über die Apotheke erfolgt,
ist diese Erhebung in dieser Hinsicht als Quelle für Absatz- und Umsatzdaten geeignet (vgl. Abbildung
4-2). Die nicht im RPM erfassten Umsätze können für die vorliegende, auf den niedergelassenen
Bereich fokussierte Untersuchung vernachlässigt werden.394
393
394
Vgl. Abschnitt 2.2 und Abschnitt 3.1.2.3.5.
In DPM und RPM nicht erfasst werden Krankenhauseinkäufe über Krankenhausvollapotheken oder Versorgungsapotheken, Einkäufe staatlicher Stellen und Organisationen (Bundeswehr, Polizei, Gesundheitsämter, Gefängnisse),
das Randsortiment und Eigenrezepturen der Apotheken, rein homöopathische Präparate, Veterinärpharmazeutika.
Vgl. IMS [DPM, 1997].
151
Die Umsätze der in den Datensets analysierten Präparate entfallen zu 93% auf den Grosshandel;
Direktlieferungen an öffentliche Apotheken existieren für die betrachteten Präparate praktisch nicht.395
Da die Umsätze der dieser Arbeit zugrundeliegenden Datensets fast vollständig über den
Grosshandel abgewickelt werden, wird der niedergelassene Bereich für die hier analysierten Daten zu
annähernd 100% durch die Methodik der IMS-Erhebung abgedeckt.
Die Daten des PRM werden daher als Grundlage für die Zielvariable der statistischen Auswertung
herangezogen; die Ermittlung von absatz-, umsatz- und marktanteilsbezogenen Wachstumsraten ist
auf ihrer Basis ebenso zuverlässig möglich wie der Vergleich dieser Kennzahlen mit den Werten
ausgewählter Wettbewerber, bspw. in Form eines Wettbewerbsindex.396
• Xponent MicroMarketer
Der Xponent MicroMarketer ist als ehemaliges Wettbewerbsprodukt eine detailliertere Alternative zu
RPM und DPM mit einer grundlegend anderen Erhebungsmethodik der Daten.397 Im MicroMarketer
wird der Arzneimittelabsatz nicht durch die Verkäufe vom Grosshandel an die Apotheke ermittelt,
sondern durch die Auswertung der in der Apotheke eingelösten Rezepte. Die Apotheken leiten die
eingelösten Rezepte der Patienten an die Abrechnungsstellen der Krankenkassen weiter, von denen
sie entsprechend das Geld für die an die Patienten ausgegebenen Arzneimittel erhalten. Die
Abrechnungsstellen erfassen die Rezepte arztgenau.398 Durch Verträge mit den Abrechnungsstellen
erhält IMS diese Daten und ist dadurch in der Lage, auf Basis des einzelnen Arztes Verschreibungsdaten zur Verfügung zu stellen: damit wird das Verschreibungsverhalten von Ärzten, nicht das Einkaufsverhalten der Apotheken gemessen. Aus Datenschutzgründen werden diese Daten
anonymisiert, indem fünf bis elf Ärzte unter Berücksichtigung der Fachrichtung in sog. „Nano-Bricks“
zusammengefasst werden. Zur Zeit stehen die Daten etwa 6-8 Wochen nach Ende der Berichtsperiode zur Verfügung; Ziel ist die Verkürzung dieses Zeitraums auf 4 Wochen.
Allerdings stützt sich die Erhebung auf die eingelösten Rezepte der zugelassenen Kassenärzte, so
dass nur der GKV-Markt mit einem Anteil von etwa 95% des Gesamtmarktes erfasst wird.399 RPM und
DPM erfassen darüber hinaus auch die Privatrezepte und bilden den Markt daher vollständig ab.
395
396
397
398
399
Krankenhausvollapotheken tragen nur zu 6%, Krankenhausversorgungsapotheken nur zu 1% zum Gesamtumsatz
des betrachteten Unternehmens bei; dies liegt deutlich unter den Durchschnittswerten aller von IMS erfassten
Präparate (vgl. Abbildung 4-2).
Mittlerweile wurde Source Informatics als ursprünglicher Anbieter der Daten von IMS gekauft.
Auf Basis dieser Daten wird auch die Einhaltung der Arzneimittelbudgtes der Ärzte kontrolliert. Vgl. Abschnitt 2.2.4.
152
• Fazit
Die vorliegenden Marktdaten auf RPM-Basis weisen ein sehr hohes Mass an Genauigkeit auf. Durch
die Erhebungsmethode in Verbindung mit der üblichen Apothekenlogistik kann von den erfassten
Einheiten nahezu vollständig und zeitgenau auf die an den Patienten abgegebenen resp. verordneten
Einheiten geschlossen werden. Die Kriterien der Vergleichbarkeit, Klassifizierbarkeit und vor allem der
Vollständigkeit sind erfüllt, die Zuverlässigkeit der Erhebung ist in sehr hohem Masse gewährleistet.
Durch die Erfüllung dieser Bedingungen sowie durch die zeitnahe Bereitstellung etwa 10 Tage nach
Monatsende sind die Daten geeignet, im Performance-Cockpit als Ergebnisgrössen sowie in der
Analyse als Zielvariablen verwendet zu werden.
Ein Schwachpunkt der Daten ist die Tatsache, dass über den gemessenen Apothekenabsatz nur
indirekt unter oben dargelegten Annahmen auf die räumliche Zuordnung des Verordners geschlossen
werden kann. Die alternativen, mit anderer Methode erhobenen MicroMarketer-Daten stehen zum
Zeitpunkt dieser Untersuchung nicht in hinreichender Vollständigkeit und Sicherheit der Erhebung zur
Verfügung. Sie können aber zu einem späteren Zeitpunkt die verwendeten RPM-Daten ablösen und
damit den Detaillierungsgrad des Performance-Cockpits weiter erhöhen.
4.1.3 Daten der Performancetreiber: Marketingmassnahmen
Die Analyse der Primärdatenerhebung der Erfolgstreiber beginnt mit der Auswahl der Treiber, bei der
die Art ihrer Erhebung festgestellt und hinsichtlich ihrer Zuverlässigkeit bewertet wird. In einem
zweiten Schritt folgt eine durch die Datenerhebung bedingte Differenzierung der Kundengruppen.
Abschliessend folgt wiederum eine zusammenfassende Beurteilung der Daten.
4.1.3.1 Auswahl und Beurteilung der Erfolgstreiber
Die auf den Verkaufs- und Beratungsprozessen basierenden Leistungsdaten stammen aus firmeninternen Berichtssystemen. Durch ein auf den Arzt als Kunden ausgerichtetes Berichtswesen können
die Aktivitäten einzelnen IMS-Mikro-Kreisen zugeordnet werden. Damit existieren für Deutschland
1.845 Mikro-Märkte sowie deren Aggregationen entsprechend der Vertriebsstruktur des Unternehmens: sowohl die Marktergebnisse als auch die in den Erhebungsobjekten eingesetzten
Marketingmassnahmen sind bekannt und stehen damit für eine Auswertung zur Verfügung.
Nach dem Ort der Dokumentation kann unterschieden werden zwischen zentral und dezentral
erfassten Massnahmen. Daneben gibt es Mischformen, bei denen Massnahmen zwar dezentral
erfasst, aber zentral abgerechnet werden. Massnahmen mit zentraler Beteiligung im Dokumentationsprozess haben aufgrund der Kontrolle eine höhere Validität als Massnahmen, deren Dokumentation
153
ausschliesslich dezentral durch den Aussendienstmitarbeiter (ADM) erfolgt und nur in Stichproben
geprüft wird.
Abbildung 4-3 fasst in einer Übersicht Eigenschaften jener Marketingmassnahmen zusammen,
welche als Inputfaktoren potentielle Regressoren der statistischen Auswertung sind. Da die Massnahmen inhaltlich bereits eingeführt worden sind, konzentriert sich die folgende Betrachtung auf die
Datenerhebung und Beurteilung von Qualität, Validität und Eignung für die Analyse.400 Als Massstab
der Bewertung werden auch hier die o.g. Prinzipien der Datensammlung genutzt; zusätzlich werden
die Faktoren Verarbeitungsdauer und zeitnahe Bereitstellung in die Bewertung einbezogen.401 Im
Rahmen der Auswertung der Datensets kann über diese Beurteilung hinaus anhand konkreter Daten
auch eine ergänzende Einschätzung vorgenommen werden.
Performancetreiber (Marketingmassnahme)
Musterabgaben
Anwendungsbeobachtungen (AWBs)
Individuelle Massnahmen
Dinnerdiskussionen
Wissenschaftliche Fortbildungen (produktbezogen)
Wissenschaftliche Fortbildungen (allgemein)
Art der
Dokumentation
ADM
ADM
ADM / zentral
ADM / zentral
ADM / zentral
zentral
zentral
erfasster
Zeitraum
10/97 – 11/98
10/97 – 11/98
10/97 – 11/98
10/97 – 11/98
10/97 – 11/98
03/98 – 11/98
03/98 – 11/98
Anzahl pro Datenset
BPH
Asthma
115.000
343.600
69.246
268.100
10.800
24.600
24.600
32.000
32.000
1.300
650
7.500
7.500
Abbildung 4-3: Übersicht der untersuchten operativen Performancetreiber
• Besuche durch einen Pharmareferenten (Produktbesprechungen, Calls)
Die Erfassung der Produktbesprechungen erfolgt durch den Aussendienstmitarbeiter selbst. In der
Regel werden die Aktivitäten des Aussendienstes täglich dokumentiert, elektronisch übermittelt und
zentral gesammelt. Verzögerungen in der Erfassung sind durch individuelle Arbeitsweise (z.B.
wöchentliche Eingabe der Daten) oder aussergewöhnliche Belastungen bedingt. Diese unregelmässige Dokumentation kann vor allem für den späteren Einsatz im Rahmen des PerformanceCockpits von Bedeutung sein. Für die vorliegende Untersuchung hingegen ist aufgrund der retrospektiven Erfassung mit hinreichendem Abstand von der Vollständigkeit der Daten auszugehen.402
Hinsichtlich der Validität der Daten kann dem Einwand einer „beliebigen“ Dokumentation durch den
ADM mit dem Hinweis auf kontinuierliche Marktforschungsaktivitäten in Form von „Recall-Tests“
begegnet werden: neben der qualitativen Forschung über die Wirkungen der Kommunikationsstrategie haben diese Tests auch den Charakter der Kontrolle der Aussendienstaktivitäten.
400
401
402
Zu inhaltlichen Aspekten der Marketingmassnahmen vgl. im einzelnen Abschnitt 3.1.2.3.
Vgl. zu den Anforderungen auch Abschnitt 4.1.1 sowie Abschnitt 3.2.
Die Sekundärerhebung der Daten der Erfolgstreiber wurde Anfang Januar 1999 durchgeführt und liegt damit mehr
als einen Monat nach Abschluss des Beobachtungszeitraumes. Nach diesem zeitlichen Abstand kann davon
ausgegangen werden, dass auch verspätete Dateneingaben erfolgt und im System verarbeitet sind.
154
Die Datenqualität der Variablen „Produktbesprechungen“ kann unter diesen Gesichtspunkten für die
vorzunehmende Analyse akzeptiert werden.
• Musterabgaben durch den Pharmareferenten
Analog zu den Produktbesprechungen werden auch die Musterabgaben durch die Pharmareferenten
dokumentiert. Die Erfassung erfolgt durch dasselbe Berichtssystem. Folglich gelten auch die gleichen
Bedingungen hinsichtlich der zeitnahen Berichterstattung. Anders als bei den Produktbesprechungen
erfolgt die Dokumentation der Musterabgabe auch aufgrund gesetzlicher Bestimmungen.403 Darüber
hinaus stellen Muster einen beträchtlichen Wert dar, so dass auch seitens des Unternehmens ein
Interesse zur Kontrolle von Zugang, Abgang und Lagerbestand vorhanden ist. In der Erhebung sind
alle Muster erfasst, die durch den Vertrieb an niedergelassene Ärzte im Betrachtungszeitraum
abgegeben wurden.404
Gerade die drohenden rechtlichen Konsequenzen eines Fehlverhaltens bei der Musterabgabe auch
für den einzelnen Pharmareferenten sprechen für eine gewissenhafte Dokumentation und daher auch
für eine hohe Datenqualität dieser Variablen.
• Durchführung von Anwendungsbeobachtungen (AWBs)
Die Plazierung von Anwendungsbeobachtungen wird über dasselbe Berichtssystem dokumentiert wie
auch die beiden vorgenannten Massnahmen. Durch die Interaktivität dieser Massnahme zwischen
Arzt und Unternehmen besteht jedoch über diese Dokumentation hinaus eine Rückmeldung, welcher
Arzt tatsächlich an der AWB teilnimmt: durch die Einverständniserklärung des Arztes, die eingesandten Patientenbögen und schliesslich die Honorierung kann verlässlich auf den tatsächlichen
Umfang der Durchführung geschlossen werden.
Da sich diese Massnahme auch bei einem einzelnen Arzt über mehrere Monate erstreckt, wurde
neben dem Eingangsdatum der Einverständniserklärung des Arztes („Vertrag“) auch das Eingangsdatum der Patientenbögen registriert. Einschränkend muss festgestellt werden, dass aufgrund dieser
Daten nicht eindeutig auf den tatsächlichen Zeitpunkt der Durchführung der AWB geschlossen
werden kann. Abweichungen der beobachtbaren Daten von dem tatsächlichen Ereignis liegen meist
in Verzögerungen durch die Praxisorganisation des Arztes sowie seiner subjektiven Einstellung zur
Dringlichkeit der AWB begründet.405
403
404
405
Vgl. zu den gesetzlichen Bestimmungen Abschnitt 2.2.3 und zur Umsetzung im Vertrieb Abschnitt 3.1.2.4.2.
Von der Erhebung ausgeschlossen bleiben initiative Musteranforderungen von Ärzten, die sich unmittelbar an die
Firmenzentrale wenden. Der Ausschluss liegt zum einen in der relativen Seltenheit dieser Massnahme, zum anderen
aber auch in der fehlenden Beeinflussbarkeit begründet.
Nicht selten kommt es vor, dass fertiggestellte AWBs aufgrund von anderen Prioritäten oder Nachlässigkeit nicht
ausgefüllt bzw. abgesendet werden. Daher hat das Monitoring einer AWB durch den Pharmareferenten eine wichtige
Bedeutung für deren erfolgreichen und zeitgerechten Abschluss.
Datenset
Asthma
CSE
Hypertonie
Hypertonie
Osteoporose
*
Zeitraum AWB*
von
bis
05/98
07/99
09/97
08/98
01/98
08/98
06/97
07/99
04/97
10/97
155
Summe ausgegebene
AWB-Mappen
11.110
5.559
8.518
11.566
10.450
zugeordnete abgeschlossene AWB
absolut
in %
8.435
75,92%
4.117
74,06%
6.475
76,02%
4.890
42,28%
4.432
42,41%
Als Beginn einer AWB wird die Ausgabe der ersten Mappe angenommen, als Ende der Eingang des letzten Patientenbogens.
Abbildung 4-4: AWBs je Datenset und zugeordneter Mappenrücklauf
Die Zusammenstellung dieser Daten erfolgt durch ein datenerfassendes Institut. Informations- und
kommunikationstechnische Gegebenheiten zwischen durchführendem Institut und Unternehmen sind
der Grund dafür, dass nicht alle AWBs einem (dem Institut bekannten) Arzt und damit einem IMSMikro-Kreis zugeordnet werden können.406 Allerdings liegt diese Verlustquote von Ärzten, die keinem
IMS-Mikro-Kreis zugeordnet werden können, nur zwischen 0,5% und 1,1%. Die Validität dieser
Variablen ist folglich in jenen Fällen in hohem Masse gegeben, in denen eine abgeschlossene AWB
eindeutig zugeordnet werden konnte.
• Teilnehmer an wissenschaftlichen Fortbildungen
Die Teilnahme von Ärzten an wissenschaftlichen Veranstaltungen wird ausschliesslich zentral
organisiert und erfasst. Die Einladung zu den Fortbildungsveranstaltungen hingegen erfolgt dezentral.
Nach abgeschlossener Veranstaltung werden Informationen über die Teilnahme von Ärzten den
(dezentralen) Aussendienstmitarbeitern via Berichtssystem zur Verfügung gestellt: der Informationsfluss findet in diesem Falle in umgekehrter Richtung statt.
Aufgrund der informationstechnischen Voraussetzungen stehen nur Daten von Veranstaltungen im
Zeitraum von etwa März 1998 bis November 1998 zur Verfügung. Daten bezüglich früherer
Veranstaltungen könnten nur mit unverhältnismässig grossem Aufwand rekonstruiert werden; daher
muss auf diese Informationen im Rahmen dieser Studie verzichtet werden.
Abgesehen von der partiellen Unvollständigkeit dieser Regressionsvariablen über den betrachteten
Zeitraum konnten die teilnehmenden Ärzte nahezu vollständig den entsprechenden IMS-MikroKreisen zugeordnet werden (Verlustquote: unter 2%).407 Auch diese Variable wird daher als valide
beurteilt.
406
407
Ärzte können keinem IMS-Mikro-Kreis zugeordnet werden, wenn bei der Erfassung Fehler bei Adresse, Postleitzahl
o.ä. gemacht werden. Darüber hinaus kommt es vor, dass aufgrund der Abstimmung der Kundendaten (neu angelegte Datensätze / gelöschte Datensätze) mit der zur Organisation der AWB beauftragten Agentur Differenzen
auftreten und Daten nicht korrekt in das Berichtssystem übernommen werden. Aufgrund der geringen Fehlerquote an
der Gesamtzahl aller im betrachteten Zeitraum durchgeführten AWBs wird dies hier vernachlässigt.
Die Organisation von Fortbildungsveranstaltungen liegt häufig bei externen Partnern, so dass hier die gleichen
Probleme bei der Übertragung von Daten in das eigene Berichtssystem wie bei AWBs entstehen können.
156
• Teilnehmer an Dinnerdiskussionen und lokalen Referentenveranstaltungen
In dieser Variablen wurden insgesamt vier Massnahmentypen zusammengefasst: standardisierte und
individuelle Referenten-Veranstaltungen, Dinnerdiskussionen und audio-visuelle Veranstaltungen.
Grund für die Zusammenfassung sind ihre Gemeinsamkeiten in der lokalen Durchführung und
individuellen Initiierung. Dinnerdiskussionen machen den Grossteil dieser Veranstaltungen aus und
werden daher als Bezeichnung für die zusammenfassende Variable gewählt.
Lokal durchgeführte Dinnerdiskussionen und Referentenveranstaltungen werden über das Aussendienstberichts- und Informationssystem beantragt, genehmigt, abgerechnet und dokumentiert. Zwar
wird die Dokumentation dezentral initiiert und fortgeführt, doch sichert das Procedere über
Genehmigung und schliesslich Abrechnung die Kontrolle der tatsächlichen Durchführung und damit
die Validität der Daten. Die Kriterien der Zuverlässigkeit und empirischen Gültigkeit sind somit erfüllt.
Wie die anderen Variablen stehen auch die Daten über Dinnerdiskussionen monatlich zur Verfügung
und sind daher mit anderen Variablen vergleichbar. Gemessen wird die Zahl der Ärzte, die an den
Dinnerdiskussionen teilnahmen. Da die Zuordnung der Ärzte entsprechend der Zuordnung der
Arztpraxen zu den IMS-Mikro-Kreisen erfolgte, ist die Vergleichbarkeit der Variablen auch hinsichtlich
der regionalen Zuordnung gesichert.
• Empfänger von individuellen Marketingmassnahmen und „Give-Aways“
Individuelle Massnahmen ermöglichen ähnlich wie Dinnerdiskussionen kundenorientiertes Handeln
auf lokaler Ebene. Auch sie werden dezentral dokumentiert, aber zentral abgerechnet. Durch den
zentralen Abrechnungsschritt werden Zuverlässigkeit und Gültigkeit der Daten sichergestellt; die
Daten können daher als erklärende Variable in die Auswertung einfliessen.
Neben den aufgeführten Marketingmassnahmen werden im Vertrieb auch Werbeabgaben geringen
Wertes („Give-Aways“ wie Kugelschreiber, Blöcke oder Praxis-Verbrauchsmaterial) sowie Folder,
Besprechungskarten oder Dokumentationen wissenschaftlicher Studien und Forschungsergebnisse
eingesetzt, welche die Produktbesprechungen unterstützen. Allerdings wird die Dokumentation der
Abgabe dieser Artikel aus unterschiedlichen Gründen als wenig zuverlässig eingeschätzt, so dass die
Aufzeichnungen hierüber nicht in die Analyse einbezogen werden.
157
4.1.3.2 Auswahl von Markt und Kundengruppen
Die Beschränkung auf den niedergelassenen ärztlichen Versorgungsbereich korrespondiert mit den
erfassten Marktdaten.408 In diesen werden alle Apothekenverkäufe verschreibungspflichtiger Pharmazeutika und damit auch alle ihnen zugrundeliegenden Verordnungen erfasst. Im Gegensatz dazu ist
die Messung der Leistungsdaten auf einen Teil der Verordner, welche die Leistungen (Marketingmassnahmen) empfangen, eingeschränkt.
Die Einschränkung der Leistungsdaten entsteht dadurch, dass nicht die Gesamtheit aller niedergelassenen Ärzte besucht wird. Entsprechend dem Potential der Praxis, der Bindung des Arztes an das
Unternehmen und zu einem Teil auch der persönlichen Beurteilung des Pharmareferenten stellen die
Besuchsärzte eine Auswahl aus der Gesamtzahl der Ärzte eines Gebietes dar.409 Doch auch die nicht
besuchten Ärzte dieses Gebietes verordnen Arzneimittel der betrachteten Indikationsgruppe: die Einflussfaktoren ihres Verhaltens bleiben jedoch unbeobachtet und gehen nicht in die Analyse ein.
Allerdings wird – bei richtiger Selektion der Besuchsärzte – ein Grossteil des Verordnungspotentials
eines Gebietes mit den Marketingmassnahmen versorgt, so dass für den wesentlichen Teil des
regionalen oder lokalen Marktvolumens die Einflussfaktoren in der Analyse erfasst werden.410
Im Rahmen der Datenerhebung wurden die Aktivitäten verschiedener Aussendienstlinien erfasst, aber
nicht weiter differenziert. Diese Zusammenfassung betrifft Produktbesprechungen, Musterabgaben,
individuelle Massnahmen und Dinnerdiskussionen.
Zum einen wurden jene Aussendienstlinien berücksichtigt, die sich im wesentlichen auf die Arztgruppen der Allgemeinärzte, Fachärzte und Internisten konzentrieren. Zwar sind diese Arztgruppen –
insbesondere bei schwereren Erkrankungen – nicht immer die Erstverordner einer Therapie, aber sie
nehmen als betreuende (Haus-) Ärzte eine wichtige Rolle als Folgeverordner ein. In dieser Funktion
entscheiden sie durchaus eigenständig darüber, mit welchem Präparat die Therapie fortgesetzt wird.
Über die genannten Arztgruppen hinaus werden – abhängig vom Präparat – auch weitere Facharztgruppen wie Urologen oder Orthopäden besucht.
Zum anderen wurden auch durch folgende Spezialisten-Aussendienste durchgeführte Massnahmen
erfasst, die aber in der Sekundärerhebung nicht differenziert ausgewiesen wurden:
408
409
410
Vgl. Abschnitt 2.2.2. Diese Fokussierung stellt eine saubere Trennung zwischen niedergelassenem Bereich und
Klinikgeschäft dar, der über separate Versorgungswege verfügt, die auch in den Marktdaten nicht enthalten sind.
Spill-Over-Effekte von der Klinik zu den niedergelassenen Ärzte bleiben aus der Analyse ausgeklammert.
Vgl. Abschnitt 3.1.2.3.5 und Abschnitt 3.1.3.
ABC-Kundenanalysen (Paretoanalysen) ergeben, dass bei den meisten Präparaten 80% des Umsatzes von 20% der
Ärzte generiert wird, die es als Verordner zu halten gilt. Ein ähnliches Verhältnis wird auch für die gesamte
Indikationsgruppe ermittelt. Allerdings muss gerade bei innovativen Präparaten kritisch analysiert werden, wie hoch
das brachliegende Potential an nicht behandelten Patienten bei den nicht besuchten Ärzten ist. Vgl. ähnlich
Friesewinkel, Harald [Consumer Lifetime Value, 1999]. Zum Ansatz einer Kundenproiftabilitätsrechnung in anderen
Branchen Fickert, Reiner [Customer, 1998], insbesondere S. 25ff.
158
• Spezialisten Pneumologen und Pädiater
• Spezialisten Kardiologen und Nephrologen
Der Hinweis auf die fehlende Differenzierung ist deshalb von Bedeutung, da diese Aussendienste die
genannten Facharztgruppen in der Regel mit einer speziellen Kommunikationsstrategie erreichen
sollen. In Gebieten mit höherer Facharztkonzentration dieser Gruppen sind daher auch stärkere
Aktivitäten der speziellen Aussendienstlinien zu verzeichnen. Dies bedeutet nicht nur eine quantitative
Steigerung von Produktbesprechungen und anderen Massnahmen, sondern auch eine qualitativ
andere Marktbearbeitung durch auf andere Zielgruppen ausgerichtete Marketingmassnahmen.411
Abbildung 4-5 fasst den Zusammenhang zwischen Marktdaten und den erfassten Aktivitäten der nach
Kundengruppen spezialisierten Aussendienste in der Form zusammen, wie er in Performance-Cockpit
und statistische Auswertung eingeht.
Aussendienste
Kundengruppen
Niedergelassener
Aussendienst
Praktiker
SpezialistenAussendienst
Klinik-AD
Niedergelassene Fachärzte (NGL)
Internisten Urologen Kardiologen
Klinikärzte
Allgemeinärzte
Orthopäden Pädiater Pulmologen
Spezialisten
Gesundheitswesen
Partner des
Gesundheitswesens
Einflussnahme
Marktergebnisse
Umsatz NGL
Umsatz Klinik
Klinik- und
Versorgungsapotheken
7%
93%
Abbildung 4-5: Zusammenhang der erfassten Markt- und Leistungsdaten
und Anteil der Vertriebswege am Umsatz (in den untersuchten Indikationen)
Die Aktivitäten der folgenden speziellen Aussendienste bleiben gänzlich von der Analyse ausgeschlossen, da sie Kundengruppen mit nur indirektem Einfluss auf die Verordnungen in niedergelassenen Bereich besuchen:
411
Die betrifft die Indikationsgebiete Asthma, Hypertonie und Hyperlipidämie. Zurdie Fallstudie Asthma vgl. Abschnitt
4.1.4.
159
• Klinikärzte
• Partner des Gesundheitswesens in Krankenkassen, KVen, Verbänden.
Die Bedeutung dieser Kundengruppen als Meinungsbildner und der damit verbundene Ausstrahlungseffekt ihrer Therapiegewohnheiten und –empfehlungen auf die niedergelassenen Allgemein- und
Hausärzte der Region wird zwar als bedeutsam erachtet, kann aber mit dem zur Verfügung
stehenden Instrumentarium kaum abgebildet werden. Vernetzung und Spill-Over Effekte von
Marketingaktivitäten innerhalb einer Region zeigen deutlich, dass quantitative Instrumentarien zwar
eine wertvolle Hilfestellung bieten, der Realität aber nicht vollständig gerecht werden können. Die
Entscheidung unter Kenntnis und Einbezug von qualitativen Informationen kann nicht zentral
determiniert werden, sondern ist vom Spezialisten vor Ort zu fällen.
4.1.3.3 Fazit
Die erfassten Marketingmassnahmen reflektieren auch hinsichtlich der Kosten die wesentlichen
Aktivitäten des Marketingmix des untersuchten Unternehmens. Sie sind auch in anderen Unternehmen in Art und Umfang für Marketing und Vertrieb innovativer, verschreibungspflichtiger Arzneimittel repräsentativ.
Die Zuverlässigkeit der dezentral erfassten Daten ist in dem Masse gegeben, wie die Massnahmen
durch die Pharmareferenten dokumentiert werden. Durch Kontrollen werden Richtigkeit und Plausibilität der berichteten Daten regelmässig geprüft; eine gewisse Unsicherheit, die auch durch Fehleingaben bedingt sein kann, bleibt bei fast 500 Messpunkten in Gestalt der ADM aber immer bestehen.
Die Prinzipien der Vergleichbarkeit und Klassifizierbarkeit werden bei der Erhebung der Primärdaten
nicht verletzt. Die Vollständigkeit ist aufgrund der zentralen Beteiligung bei Erfassung und/oder
Abwicklung bei AWBs, individuellen Massnahmen, Dinnerdiskussionen und wissenschaftlichen Fortbildungen in vollem Umfang prüfbar und gegeben. Aufgrund entsprechender Kontrollmechanismen
zur Erfüllung gesetzlicher und interner Vorgaben kann bei den Massnahmen „Musterabgaben“ und
„Produktbesprechungen“ von einer annähernd vollständigen und korrekten Messung der Primärdaten
ausgegangen werden.
Hinsichtlich der Daten der Erfolgstreiber existiert keine den vorhandenen Daten überlegene Alternative, so dass die in diesem Abschnitt aufgezeigten Unzulänglichkeiten als mögliche Fehlerquellen
bei Analyse und Interpretation zu berücksichtigen sind.412 Als Nebenprodukt der Datenauswertung
können Hinweise für eine zukünftige Weiterentwicklung von Dokumentation und Datenerhebung
412
Auf Paneldaten basierende Marktforschungsdaten externer Institute bieten allenfalls eine Approximation und geben
vor allem die subjektive Erinnerung des Arztes wieder. Dies kann im Rahmen eines Performance MeasurementSystems keine Grundlage für eine Effektivitäts- und Effizienzmessung sein.
160
gewonnen werden. Durch eine offene Struktur des Performance Measurement-Systems ist die
Präzisierung sowohl des statistischen Modells als auch des Dateninputs gewährleistet.
4.1.4 Umfang und Aufbau der Datensets
Die Teilmärkte der Untersuchung werden auch als therapeutischen Klassen bezeichnet, deren
spezifische Wettbewerbs-, Markt- und Rahmenbedingungen jeweils begleitend zu der Datenauswertung und –interpretation zu analysieren und berücksichtigen sind. Die Auswahl der in die
Analyse einbezogenen Datensets erfolgte nach folgenden Kriterien:
•
•
•
•
•
Art und Umfang der erfassten Marketingmassnahmen
Datenqualität und –sicherheit
Eindeutigkeit des Verantwortungsbereiches im Vertrieb
Lebenszyklusphase des Produktes
eigene, qualitativ basierte Einschätzungen der Marktdynamik in der Indikationsgruppe und
ihrem möglichen Einfluss auf die Wirkungen der eigenen Marketingaktivitäten
Entsprechend der üblichen inhaltlichen Aufteilung des gesamten Arzneimittelmarktes nach Indikationen werden auch Datensets und Fallstudien abgegrenzt. Folgende Teilmärkte wurden betrachtet:413
• BPH-Markt (Indikation Benigne Prostatahyperplasie, „gutartige Prostatavergrösserung“)
• Asthmamarkt (Indikation „Asthma“)
Das erste Datenset untersucht ein modernes urologisches Präparat zur Behandlung BPH; das zweite
Datenset nimmt eine Analyse der Launch-Phase eines hochinnovativen pulmologischen Präparates
zur Asthmatherapie vor.414 Der folgende Abschnitt betrachtet den Umfang der Datensets und veranschaulicht hiernach anhand der Datenstruktur die Auswertungsmethodik.
• Umfang
Die statistische Auswertung wurde bei zwei Datensets von insgesamt fünf zur Verfügung stehenden
Datensets durchgeführt. Die Auswahl wurde entsprechend der Vertriebsstruktur nach dem Kriterium
eines eindeutigen Verantwortungsbereiches getroffen. Die regionale und zeitliche Vollerhebung der
Datensets umfasst die Marktdaten und die Erfolgstreiber von 1.845 IMS-Mikro-Kreisen und ihren
höheren Aggregationen zu AD-Gebieten und Regionalmärkten für den Beobachtungszeitraum.
413
414
Eine genaue Charakterisierung der einzelnen Teilmärkte erfolgt in den Fallstudien. Über die ausgewählten Datensets
hinaus wurden auch Daten aus dem Hypertoniemarkt (Indikation „Bluthochdruck“), dem Lipidsenkermarkt (Indikation
„erhöhtes Cholesterin“) und dem Osteoporosemarkt (Indikation „Osteoporose“) erhoben, die aber nicht ausgewertet
wurden.
Produkte und regionale Zuordnung der Daten wurden in beiden Fallstudien nach der Auswertung aus Gründen der
Vertraulichkeit anonymisiert. Zusammenhänge sowie Werte der Daten blieben jedoch unverändert.
161
Den Datensets ist gemeinsam, dass die untersuchten Präparate jeweils die ersten ihrer Wirkstoffklasse waren bzw. sind.415 Auch der Zeitraum der Datenerfassung ist bei beiden Datensets identisch
(vgl. Abbildung 4-6); die grundsätzlichen gesundheitspolitischen Rahmenbedingungen sind für die
erhobenen Daten konstant, womit die Vergleichbarkeit der Ergebnisse unterstützt wird:416
• Die Daten der Performancetreiber wurden für den Zeitraum November 1997 bis November
1998 erhoben. Aus Gründen der Datenerfassung ist dies die zum Zeitpunkt der Erhebung
maximal zur Verfügung stehende Länge der Zeitreihen.
• Die Daten der Marktergebnisse stehen für den Zeitraum September 1995 bis Dezember
1998 zur Verfügung und ermöglichen damit eine Einschätzung des regionalen Umsatzgrundpotentials.
• Für Produkte, die erst während dieser Zeit zugelassen wurden, stehen die Erlösdaten erst
ab Launch zur Verfügung. Daten der Wettbewerber liegen auch für frühere Zeiträume vor.
Die Datensets unterscheiden sich allerdings durch die Lebenszyklusphase der Produkte: die Auswahl
beinhaltet „Question Marks“ ebenso wie „Stars“ und „Cash Cows“. Abbildung 4-6 zeigt neben den
Erhebungszeiträumen der Markt- und Treiberdaten auch die nationalen Einführungsdaten („LaunchDates“). Die Auswahl der Produkte unterschiedlicher Lebenszyklusphasen bietet den Vorteil, dass die
Wirkung von Marketingmassnahmen in Abhängigkeit von der Reife des Produktes untersucht werden
kann.417
Ergebniskennzahlen
Performancetreiber
1995
1996
1997
1998
1999
t
BPH (10/94)
Asthma (04/98)
Osteoporose (10/96)
A-II-Antagonisten (10/95)
CSE-Hemmer (04/89)
Abbildung 4-6: Erhebungszeiträume der Datensets mit Launch-Dates der analysierten Produkte
Im Längsschnitt enthalten die Datensets jeweils 10 korrespondierende Monate der Leistungs- und
Erlösdaten. Diese im Verhältnis zum Querschnitt geringe Anzahl von Beobachtungen schränkt die
Möglichkeiten der statistischen Auswertung ein. Durch die Arbeit mit kurzen Zeitreihen besteht die
Notwendigkeit zur Auswahl eines besonderes Auswertungsverfahrens; hieraus ergibt sich aber auch
415
416
417
Daneben sind weitere, nicht beobachtete Rahmenbedingungen wie bspw. Empfehlungen von Fachgesellschaften zu
berücksichtigen, die einer bestimmten Indikation zuzurechnen sind und daher zwischen den Datensets variieren.
162
der Vorteil, dass dieses Verfahren bereits relativ kurz nach Einführung eines neuen Produktes
eingesetzt werden kann.
Der Querschnitt der Erhebung umfasst die Aktivitäten von etwa 500 Pharmareferenten im niedergelassenen Aussendienst. Erhebungsobjekt für diese Aktivitäten sind die 1.845 IMS-Mikro-Kreise,
welche zu 113 AD-Gebieten, 14 regionalen Märkten und Deutschland insgesamt aggregiert sind.
Damit stehen für jedes Datenset 1.973 Untersuchungsobjekte auf insgesamt drei Aggregationsebenen zur Verfügung. Aufgrund dieses grossen Querschnitts ist es möglich, die Kürze der Zeitreihen
zu kompensieren und die Daten einer statistischen Auswertung zugänglich zu machen.418
Auf diese Primärerhebung durch etwa 500 (Selbst-) Beobachter setzt die vorliegende Sekundärerhebung mittels Datenbankabfragen auf. Die Daten wurden zwischen Oktober und Dezember 1998
aus verschiedenen Berichtssystemen erhoben und später für die vorliegende Auswertung aufbereitet
und zusammengeführt.
• Aufbau
Die Struktur der Datensets ist so aufgebaut, dass für jede Variable zunächst eine Tabelle (Datenmatrix) angelegt wird, deren Zeilen (Datensätze) den Untersuchungseinheiten (1.845 IMS-MikroKreise plus 113 Aussendienstgebiete plus 14 Regionalmärkte plus Deutschland gesamt gleich 1.973
Zeilen) entsprechen. In den Spalten der Datenmatrix sind die Beobachtungszeitpunkte angegeben.
Entgegen dem vielfach üblichen Ansatz, bei dem die Entwicklung einer einzelnen Variablen betrachtet
und analysiert wird (Variable als Konstante), wird hier der Ansatz verfolgt, den Bezug der Entwicklung
verschiedener Variablen in einer Untersuchungeinheit (regionale Untersuchungeinheit als Konstante)
herzustellen.419
Die Zusammenfassung mehrerer Untersuchungseinheiten der gleichen Aggregationsebene zu sog.
„Pools“ ermöglicht es, neben den auch in bisher durchgeführten Regressionen enthaltenen Dimensionen „Zeit“ und „Variablen“ eine dritte Dimension „Regionen“ zu berücksichtigen (vgl. Abbildung
4-7). Die Bildung von Schätzpools kann anhand unterschiedlicher Kriterien vorgenommen und erfolgt
auf Basis eines explorativen Vorgehens mit bestimmten Annahmen:420
418
419
420
Vgl. Abschnitt 3.3, insbesondere Abschnitt 3.3.1 und Abschnitt 3.3.2.
Zur Systematisierung der Poolbildung vgl. Abschnitt 4.2.5.
163
• Bildung entsprechend der Aussendienststruktur: Pharmareferent (Sender) bzw. regionale
Mentalität der Ärzte (Empfänger) als konstanter Faktor.
• Bildung entsprechend soziodemographischer Kriterien der IMS-Kreise bzw. AD-Gebiete
anhand ähnlicher Konzentrationskennzahlen der Gebietsanalyse (bspw. Anzahl Fachärzte,
Anzahl Einwohner, Marktgrösse nach Apothekenumsatz als konstante Variable).
• Umfassende Bildung von Schätzpools über alle Untersuchungseinheiten einer Aggregationsebene (vgl. die Datenquader in Abbildung 4-7).
Die Ergebnisse der Schätzungen aus unterschiedlich zusammengesetzten Pools können hinsichtlich
ihrer statistischen Validität und sachlogischen Stimmigkeit miteinander verglichen und in Abweichungen oder Gemeinsamkeiten der Ergebnisse Ansatzpunkte für ein allgemeines Performance-
Ma
y
Ju
n
...
Fe
b
Ma
r
Ap
r
Ja
n
Zeit [Monate]
Regionale Differenzierung
113 Gebiete
1.973 regionale Serien
1.845 IMS-Mikro-Bricks
Va
riab
len
/M
aß
na
hm
en
...
Wiss. Fortb.
AWBs
Dinnerdiskussionen
Pharmareferetenbesuche
Musterabgaben
hieraus abgeleitete Zielgrößen
Marktanteil
Absatz
Umsatz
Improvement durch best practices gefunden werden.
Gesamtmarkt Deutschland
Abbildung 4-7: Darstellung der regional-orientierten Auswertungsstrategie am Datenmodell421
4.1.5 Zusammenfassende Beurteilung der Daten
Die dieser Untersuchung zugrundeliegenden Daten erfüllen die Kriterien, die allgemein an Daten einer
wissenschaftlichen Auswertung gestellt werden, in hohem Masse: die Vollständigkeit der Daten ist
421
Vgl. den ähnlichen Aufbau sog. „OLAP-Würfel“, beschrieben in Gabriel, Roland; Chamoni, Peter; Gluchowski, Peter
[Data Warehouse, 2000], S. 80.
164
über den beobachteten Zeitraum für die Marktdaten in vollem Umfang, für die Daten der Marketingmassnahmen mit leichter Einschränkung gegeben. Die bereits dargelegten Einschränkungen werden
allerdings als wenig gravierend erachtet. Die Vergleichbarkeit der Daten ist durch die Übereinstimmung und Definition der Beobachtungszeitpunkte gegeben. Im Querschnitt sind die Untersuchungseinheiten während des Beobachtungszeitraumes nicht verändert worden, d.h. die Struktur
der AD-Gebiete blieb konstant. Auch die Messinstrumente (IMS-Erhebung resp. Aussendienstberichtssystem) waren im Beobachtungszeitraum konstant. Die Klassifizierbarkeit ist in der vorliegenden Untersuchung weder für die Marktdaten noch für die internen Daten problematisch:
Absätze, Umsätze und Massnahmen sind eindeutig zu klassifizieren und den Variablen zuzuordnen.
Der Umfang der einzelnen Datensets ist im Querschnitt sehr gross: durch die Vollerhebung werden
Fragen von Stichprobenbildung und Repräsentativität der Auswahl vermieden. Hinsichtlich der Länge
der Zeitreihen ist kritisch anzumerken, dass über einen Zeitraum von 10 Monaten, in denen sowohl
Input- wie auch Outputdaten vorliegen, bestimmte Aussagen nicht möglich sind: dies betrifft bspw.
valide Aussagen über das Vorliegen und der Korrektur von Autokorrelation.422
Positiv ist auch die Tatsache, dass Erhebungszeiträume der Datensets identisch sind. Dies ermöglicht
es, verschiedene Wettbewerbslagen und Lebenszyklusphasen unter gleichen gesundheitspolitischen
Rahmenbedingungen zu beobachten. Der Vergleich der Ergebnisse kann als hypothesenbildende
Forschung Ansatzpunkt für weitere Forschungsarbeit sein.
Darüber hinaus ist hervorzuheben, dass die Daten sowohl regelmässig als auch relativ kurzfristig
nach Ende einer Beobachtungsperiode zur Verfügung stehen. Diese Eigenschaften qualifizieren sie
für den Einsatz in einem Performance-Cockpit als kontinuierliches Performance Measurement-Tool.
Wie für viele empirische Erhebungen muss aber auch für den vorliegenden Datenpool eine
Fehlertoleranz eingeräumt werden, die teils in der Messung (dezentrale Aufzeichnungen) selbst, teils
in dem Schnittstellenmanagement unternehmensinterner und –externer Informationssysteme begründet liegt. Abschliessend ist jedoch festzustellen, dass die Daten ein sehr hohes Mass an
Genauigkeit aufweisen und daher für das Untersuchungsvorhaben sehr gut geeignet sind.
422
4.2
165
Empirisches Forschungsvorgehen
Der folgende empirische Teil der Arbeit ist vor allem durch anwendungsorientierte Fragestellungen
initiiert und wird von diesen geleitet. Die im Vordergrund stehende Anwendungspraxis fordert vom
Ergebnis des Forschungsprozesses weniger allgemeingültiges Wissen, sondern vor allem Einsatzfähigkeit der Ergebnisse in konkreten Entscheidungssituationen. Dies bedingt bei der Übertragung der
Methodik in ein reguläres Performance Measurement-System allerdings auch, dass Präzision und
Allgemeingültigkeit notfalls zurückzustehen haben, wenn bspw. dadurch die Ergebnisse nicht zeitgerecht bereitgestellt werden könnten.
Anwendungsorientierte Forschung zeichnet sich durch aus den Bedürfnissen der Praxis abgeleitete
Fragestellungen aus; dennoch sind an die Wissenschaftlichkeit der Durchführung hinsichtlich
Forschungslogik und -methodik die gleichen Anforderungen wie an die Grundlagenforschung zu
stellen.423 Um diesen Anforderungen gerecht zu werden, werden im ersten Abschnitt dieses Teils die
grundsätzlichen Annahmen dargelegt, die das Forschungsvorgehen leiten. Der zweite Abschnitt
definiert die Untersuchungseinheiten und untersucht die Homogenität ihrer soziodemographischen
Rahmenbedingungen. Der dritte Teil widmet sich Definition und Erläuterung des Spezifikationsprozesses für Marktreaktionsfunktionen, die mit Hilfe des im vierten Teil erörterten regressionsanalytischen Verfahrens geschätzt werden.
4.2.1 Forschungsmethodik und forschungsleitende Annahmen
Das empirische Forschungsvorgehen dieser Untersuchung kann mit Hilfe eines Rasters verdeutlicht
werden, das in Abbildung 4-8 dargestellt ist. Ausgehend von einem Datenset wird eine Schätzung
eines Modells mit bestimmter Spezifikation der Parameter durchgeführt. Dieser empirische Modelltest
führt zu ersten Ergebnissen für die Beziehungen zwischen Erfolgstreibern und Ergebniskennzahlen.
Durch die Variation der Spezifikationen des Modells kann auf Basis der empirischen Daten die
Validität der Ergebnisse festgestellt und das Modell mit der aufgrund inhaltlicher Überlegungen besten
Schätzung ermittelt werden. Anhand eines zweiten Datensets werden die am ersten Datenset
getesteten Modellspezifikationen ebenfalls getestet und damit eine Messung der Zuverlässigkeit der
Modelle (Reliabilität) ermöglicht.
Im Ergebnis dieses Vorgehens können nicht nur empirisch begründete Aussagen über die Wirksamkeit von Massnahmen in Arzneimittelmarketing und –vertrieb aufgestellt werden, sondern vor
423
Vgl. Kromrey, Helmut [Sozialforschung, 1994], S. 19ff.
166
allem auch die Einsetzbarkeit dieser Form der Analyse in einem Performance Measurement-System
beurteilt werden.424
Aus Abweichungen zwischen den einzelnen Modellspezifikationen bzw. zwischen den Ergebnissen
der unterschiedlichen Datensets sind Hinweise für weitere Forschungsarbeit abzuleiten. Hierin steckt
weiteres Potential hinsichtlich der Verfeinerung des im Performance Measurement-System eingesetzten statistischen Instrumentariums, aber auch hinsichtlich einer weiteren Generalisierung der
empirischen Ergebnisse.
mehrere
Modelle
ein
Modell
Empirischer Modellvergleich
Ziele:
- Validitätsmessung
- Suche nach dem besten
empirischen Modell
- erweiterte Theoriebildung
Flexible explikative Metaanalyse
Ziel:
- empirisch verallgemeinerte
Theoriebildung
Empirischer Modelltest
Konventionelle explikative
Metaanalyse
Ziel:
- Reliabilitätsmessung
Ziel:
- empirisch gehaltvolle
Theoriebildung
ein Datenset
mehrere Datensets
Abbildung 4-8: Ansätze empirischer Forschung425
In der gewählten Forschungsmethodik kann ein Bezug zum „grounded theory approach“ qualitativer
Forschung festgestellt werden: Ziel der Forschung dieses Ansatzes ist nicht ausschliesslich das
Testen von Hypothesen, sondern vor allem deren Konstruktion in einer empirisch gehaltvollen
Theoriebildung.426 Obwohl in der vorliegenden Untersuchung hochstandardisierte Verfahren der
Datenerhebung eingesetzt wurden, sind dennoch charakteristische Grundzüge dieses forschungspragmatisch geprägten Ansatzes erkennbar:427
• zunächst extensive Datensammlung (hier allerdings: vor allem quantitative Daten)
• ständige Analyse bereits während der Datenerhebung
• unmittelbare Rückkopplung der Analyse zur Datensammlung.
424
425
426
427
Für eine ausführliche Beschreibung Systematik der einzelnen Auswertungsschritte vgl. Abschnitt 4.2.5.
In Anlehnung an Bauer, Hans H.; Fischer, Yvonne; McInturff, Yvonne [Bildkommunikationseffekt, 1999], S. 809.
Vgl. Kromrey, Helmut [Sozialforschung, 1994], S. 442ff.
Vgl. Kromrey, Helmut [Sozialforschung, 1994], S. 441. Der „grounded theory approach“ stellt vor allem die Erhebung
qualitativer, wenig standardisierter Daten in der Vordergrund.
167
Das Ergebnis dieses Vorgehens ist ein auf empirischen Daten gegründetes Konzept („grounded
theory“) auf hohem, aber unmittelbar auf den Untersuchungsgegenstand bezogenem Abstraktionsniveau.
• Basisannahmen des explorativen Forschungsprozesses
In der Auswertung der Daten sollen aufgrund einer inhaltlichen Beziehung vermutete Zusammenhänge verifiziert und quantifiziert werden. Durch Variation der Modellspezifikation sowie des Dateninputs soll explorativ versucht werden, Ergebnisse zu erzielen, die sowohl statistischen wie auch
sachlogischen Anforderungen genügen.
Die Wahl eines (in Sinne der Modellspezifikation) explorativen Vorgehens liegt aus zwei Gründen
nahe: einerseits basiert die Untersuchung auf einer sehr guten Datenlage.428 Durch die Vollerhebung
über die gesamte Bundesrepublik Deutschland werden im Querschnitt alle Aussendienstgebiete und
Verantwortlichkeiten erfasst. Dies ermöglicht eine detaillierte Analyse regional differenzierter
Ergebnisse (basierend auf Marktreaktionsfunktionen) und die Interpretation von Abweichungen resp.
Gemeinsamkeiten. Andererseits wurde ein exploratives Vorgehen einer strikt hypothesengeleiteten
Auswertung vorgezogen, da zwar unterschiedliche Annahmen vorliegen, sich diese aber aufgrund der
komplexen Zusammenhänge nur schwer operationalisieren und zu einem konsistenten Hypothesensystem zusammenfassen lassen. Die Annahmen, welche das explorative Vorgehen leiten, sollen an
dieser Stelle dargelegt werden.429 Folgende generellen Annahmen liegend der Auswertung zugrunde:
Der Effekt von Marketingmassnahmen kann anhand der Marktergebnisse nachgewiesen werden. Damit
werden Performancetreiber quantifiziert.
Der Effekt einzelner Performancetreiber ist in verschiedenen Gebieten unterschiedlich gross.
Die Wirksamkeit eines Performancetreibers variiert in Abhängigkeit von produktspezifischen Faktoren
wie Indikationsgruppe oder Innovationsgrad.
Über diese generellen Annahmen, welche das Forschungsvorhaben initiierten und nunmehr leiten,
entstehen spezifische Annahmen aus der Erkenntnis, dass die Auswertungsergebnisse auch bei
428
429
Vgl. zur Datenqualität zusammenfassend Abschnitt 4.1.5.
Auch eine rein deskriptive empirische Forschung hat nicht die Möglichkeit absolut „theoriefreien“ Vorgehens: die
leitenden Annahmen bleiben lediglich implizit, der Beobachter greift auf diese Annahmen vielleicht sogar unbewusst
zurück. Dieses Vorgehen ermöglicht die Beibehaltung eines gewissen Grades an (in der Wirklichkeit vorhandenen)
Komplexität, der bei theorietestenden Forschungen reduziert (und damit der Wirklichkeit entfremdet) werden muss.
Vgl. Kromrey, Helmut [Sozialforschung, 1994], S. 21f.
168
gleichem Einsatz der Massnahmen aufgrund unterschiedlicher regionaler Kontextfaktoren variieren
können. Kontextfaktoren können als nicht oder nur langfristig beeinflussbare Rahmenbedingungen
der regionalen Untersuchungseinheiten aufgefasst werden. Die Kenntnis ihres Einflusses auf den
Markt bietet die Möglichkeit, das eigene (Marketing-) Verhalten entsprechend diesen spezifischen
Gegebenheiten anzupassen.
Für die Untersuchung ist es also interessant herauszufinden, ob und wie bestimmte Kontextfaktoren
die Ergebnisse der Auswertung beeinflussen. Als mögliche Erklärung für zwischen den Untersuchungseinheiten variierende Ergebnisse der (Marketingmassnahmen-bezogenen) Auswertung
leiten sie die spezifischen Annahmen.
Die Quantifizierung des Effektes von Marketingmassnahmen ist regional unterschiedlich gross. Dies
deutet auf weitere Einflussgrössen hin, die beim Pharmareferenten als „Sender“ (Qualität der Strategieumsetzung, Typ, Tages-Performance, „Fit“ zur Zielgruppe), aber auch beim „Empfänger“ (regionale
Eigenheiten, Praxisgrösse, Aufnahmebereitschaft, Innovationsbereitschaft) sowie beim Gebiet (soziodemographische Daten) liegen können.
Diese Unterschiede lassen sich (teilweise) qualitativ interpretieren und erklären; sie bieten Ansatzpunkte für Benchmarking und kontinuierliche Leistungssteigerung von Individuum und Organisation.
Der vermutete Einfluss soziodemographischer Kontextfaktoren auf Nachweisbarkeit und Grösse des
Effekts von Marketingmassnahmen kann verifiziert werden.
Ansatzpunkt für die Entdeckung von „best practices“ bietet die Entdeckung von Konsistenzen und
Inkonsistenzen in den Forschungsergebnissen zwischen unterschiedlichen Regionen und Aggregationsebenen wie auch zwischen den Datensets. Damit sind potentielle Faktoren identifiziert, die
Erklärung für systematische Abweichungen im Wirkungsverhalten von Marketingmassnahmen bieten
könnten. Die Suche nach und Interpretation der Ursachen für die Gemeinsamkeiten und Abweichungen ist Ansatzpunkt für eine Steigerung der Performance in Marketing und Vertrieb. Diese
grundlegenden Annahmen leiten das Vorgehen im iterativen Prozess der Datenauswertung.
Der folgende Abschnitt analysiert Eigenschaften und soziodemographische Kriterien der Untersuchungseinheiten (IMS-Mikro-Kreise und ihre Aggregationen) und schafft damit die Grundlage für
eine Auswertung, die Kontextfaktoren als beeinflussende Parameter erkennt und sich an diesen
orientieren kann.
169
4.2.2 Definition und Eigenschaften der Untersuchungseinheiten
Untersuchungseinheiten dieser Analyse sind regionale Märkte, die auf unterschiedlichem
Aggregationsniveau ausgewertet werden. Für jede Untersuchungseinheit liegt das gleiche Set an
Variablen als Zeitreihen vor, die in drei Aggregationsebenen unterschieden werden: IMS-MikroKreise, AD-Gebiete und Regionalmärkte.430
Die Eigenschaften der Untersuchungseinheiten sind bezüglich ihrer Kontingenz- bzw. Kontextfaktoren
zu beschreiben: Arztdichte, Facharztdichte sowie die Konzentration von Einwohnerzahl und
Apothekenumsatz sind wichtige Eigenschaften der Untersuchungseinheiten, die als Kriterium zur
Gruppenbildung resp. als Erklärungsansatz herangezogen werden können.431 Hierzu wurden
Durchschnittswerte für die einzelnen Indikatoren sowie als Messzahl für die Konzentration der sog.
Gini-Koeffizient ermittelt (vgl. Abbildung 4-9).432
Anzahl niedergelassener...
...Ärzte gesamt
...Praktiker
...Fachärzte gesamt
...Internisten
...Pädiater
...Pulmologen
...Orthopäden
...Urologen
# Einwohner
# Öffentliche Apotheken
Arzneimittelumsatz 1996 (TDM)433
Ebene
Deutschland
Märkte (14)
Gebiete (113)
IMS-Kreise (1.845)
Anzahl
Ø Anzahl Konzentration Ø Anzahl Konzentration Ø Anzahl Konzentration
102.029
7.287,8
6,5%
902,9
7,8%
55,3
13,8%
44.044
3.146,0
7,7%
389,8
8,3%
23,9
14,6%
57.985
4.141,8
6,6%
513,1
8,9%
31,4
17,5%
15.505
1.107,5
8,3%
137,2
11,1%
8,4
17,7%
5.953
425,2
6,2%
52,7
8,0%
3,2
17,9%
385
27,5
12,7%
3,4
19,3%
0,2
43,4%
4.708
336,3
8,8%
41,7
11,6%
2,6
22,3%
2.357
168,4
5,9%
20,9
8,6%
1,3
26,6%
81.817.499 5.844.107
21.315
1.522,5
24.600.343 1.757.167
4,6%
7,3%
4,0%
724.049
188,6
217.702
5,5%
8,0%
4,7%
44.346
11,6
13.334
14,4%
13,5%
13,6%
Konzentrationsmass dieser Übersicht ist der sog. „Gini-Koeffizient“.
Abbildung 4-9: Konzentrationskoeffizienten ausgewählter
soziodemographischer Indikatoren (1996)434
430
431
432
433
434
Vgl. Mintzberg, Henry [Structuring, 1979], S. 219f.
Gini-Koeffizienten werden auch als Lorenzkurvenmass, Konzentrationsverhältnis oder Konzentrationskoeffizienten
bezeichnet. Der Gini-Koeffizient gibt das Verhältnis vorliegenden Konzentration zur maximal möglichen
Konzentration an; sein Wertespektrum reicht von 0 (keine Konzentration, d.h. gleichmässige Verteilung) bis 1 (volle
Konzentration auf eine Untersuchungseinhgeit, keine Verteilung). Für eine ausführliche Diskussion dieses
Koeffizienten vgl. Kromrey, Helmut [Sozialforschung, 1994], S. 355f. Für weitere deskriptive Kennzahlen der Untersuchungseinheiten wird auf Anhang 3 verwiesen.
Der hier angegebene Arzneimittelumsatz beinhaltet die im RPM (Regionalen Pharmazeutischen Markt) erfassten
Verkäufe des Grosshandels an die Apotheken, bewertet zu ex-factory Preisen (= Herstellerabgabepreis); dies
entspricht etwa 76% des gesamten Arzneimittelmarktes und 93% des über die öffentlichen Apotheken abgewickelten
Handels. Vgl. auch Abschnitt 4.1.2.
Die Konzentrationskoeffizienten wurden auf Basis der soziodemographischen Daten zu den IMS-Mikro-Kreisen,
bereitgestellt vom Institut für Medizinische Statistik (IMS), Frankfurt, ermittelt.
170
Die statistische Analyse ausgewählter soziodemographischer Faktoren auf unterschiedlichen Aggregationsebenen wird zunächst in grundsätzlichen, für alle Kontextfaktoren gültigen Schlüssen
zusammengefasst:
• Die Indikatoren sind über die Untersuchungseinheiten relativ gleich verteilt, d.h. es gibt
verhältnismässig geringe Konzentrationstendenzen, die nahezu durchgängig unter 25% auf
der Ebene der IMS-Mikro-Kreise, unter oder um 11% auf Gebietsebene und unter 8% auf
der Marktebene liegen.
• Mit steigendem Aggregationsniveau nimmt die Konzentration der einzelnen Indikatoren ab,
d.h. die Homogenität und damit die Vergleichbarkeit der Untersuchungseinheiten nimmt zu.
• Die Höhe der Konzentration von Einwohnern und Apotheken, Ärzten insgesamt und Arzneimittelumsätzen des Jahres 1996 kann als „natürliche Konzentration des Pharmamarktes“
interpretiert werden; sie ist auf der Ebene der IMS-Mikro-Kreise etwa gleich hoch.
• Die Gruppen der Praktischen Ärzte und Fachärzte sind jeweils höher konzentriert als die
Gruppe der Ärzte insgesamt; dieser scheinbare Widerspruch ist dadurch zu erklären, dass
in Gebieten mit hoher Facharztdichte die Zahl der Praktiker geringer ist und vice versa.
Die Konzentration einiger Kontextfaktoren ist jedoch stärker ausgeprägt und daher bei der Auswertung jener Datensets, die hiermit in inhaltlichen Zusammenhang stehen, zu berücksichtigen:
• Bei den sehr spezialisierten Facharztgruppen der Pulmologen, aber auch der Urologen und
Orthopäden gibt es deutliche Konzentrationstendenzen.
• Arzneimittelumsätze und Einwohnerzahl zeigen ein ähnliches Konzentrationsverhalten über
die einzelnen Aggregationsebenen, allerdings bei konstant stärkerer Konzentration der
Einwohner in höheren Aggregationen (Gebiet und Markt).
• Die Konzentration der Gesamtzahl der Ärzte und der Einwohnerzahl ist über alle Ebenen
nahezu identisch. Aufgrund der zentralen Vergabe der Kassenzulassungen durch die KVen
erscheint dies plausibel.435
Bei einer zentralen, marketingorientierten Auswertung erscheint es trotz des insgesamt verhältnismässig geringen Konzentrationsniveaus sinnvoll, bezüglich einzelner Kontextfaktoren homogene
Gruppen zu bilden. Eine Differenzierung entsprechend der Ausprägung der Kontingenzfaktoren ist vor
allem bei der Arbeit auf niedrigen Aggregationsniveaus empfehlenswert, da hier die Konzentrationen
im Verhältnis zu jenen höherer Aggregationsniveaus stärker und folglich die Untersuchungseinheiten
heterogener sind. Die Kriterien für die Gruppenbildung (bspw. entsprechend der Anzahl bestimmter
Arztgruppen) sind im konkreten Fall durch eine statistisch-deskriptive Analyse der Verteilung des
jeweiligen Faktors zu ermitteln.436
435
436
Vgl. Abschnitt2.2.
Eine Übersicht der deskriptiven Statistik zu den Kontextfaktoren enthält Anhang 3.
171
Eine entsprechende Gruppenbildung ist besonders für jene Auswertungen von Daten in Indikationsgebieten empfehlenswert, die aufgrund der medizinischen Zusammenhänge in hohem Masse durch
bestimmte Facharztgruppen (Urologen, Orthopäden) dominiert sind. Im wesentlichen eröffnen sich
damit drei grundsätzliche Möglichkeiten der Gruppenbildung:437
• Gruppenbildung entsprechend der regionalen Strukturen auf unterschiedlicher Aggregationsebene (jeweils alle IMS-Mikro-Kreise, alle Gebiete oder alle Märkte)
• Gruppenbildung entsprechend regionaler Kriterien in zusammenhängenden Gebieten
gleicher Aggregationsebene (Nord–Süd–Ost–West, entsprechend KV-Zugehörigkeit o.ä.)
• Gruppenbildung entsprechend soziodemographischer Kriterien resp. Eigenschaften der
IMS-Mikro-Kreise oder Gebiete
Mit Hilfe dieser Kriterien kann – geleitet durch Annahmen – das explorative Vorgehen kanalisiert
werden; besonders der letzte Ansatz zur Gruppenbildung verlangt an entsprechender Stelle eine
Präzisierung der soziodemographischen Eigenschaften der Erhebungsobjekte.
4.2.3 Definition und Spezifikation von Marktreaktionsfunktionen
Die empirische Untersuchung baut auf der Schätzung von Marktreaktionsfunktionen (MRF) und dem
Einsatz der in ihnen geschätzten Werte in einem Performance Measurement-System auf. Dieser
Abschnitt widmet sich der Erklärung und dem Prozess der Spezifikation von Marktreaktionsfunktionen.
• Definition „Marktreaktionsfunktion“
Marktreaktionsfunktionen (MRF) bilden den Zusammenhang zwischen Marketingzielen (meist Absatz,
Umsatz oder Marktanteil) als abhängige (zu erklärende) Variable einerseits und dem Aktivitätsniveau
von Marketingparametern als unabhängige (erklärende) Variable andererseits ab.438 MRF
beschreiben für eine bestimmte Datenbasis das Marktgeschehen und stellen dies über messbare
Grössen und empirisch geschätzte Wirkungskoeffizienten dar. Bukhari bezeichnet Marktreaktionsfunktionen daher als „parametrisierte, operationale Marketingdeskriptionsmodelle“.439 Entsprechend
der mathematischen Formulierung
y = f (x1, x2, x3,..., xk)
bedeutet dies, dass zwischen einer Marketingzielgrösse y und bestimmten Marketingparametern xk
(Marketingmassnahmen der einzelnen Instrumente) ein funktionaler Zusammenhang besteht.
437
438
439
Vgl. ausführlich Abschnitt 4.2.5.
Für die abhängige Variable werden auch häufig die Begriffe Regressand, endogene bzw. erklärte Variable oder
Prognosevariable verwendet. Die unabhängigen Variablen werden auch als Regressoren, exogene bzw. erklärende
Variablen oder Prädiktorvariablen bezeichnet.
Vgl. Bukhari, Imaan [Marktreaktionsfunktionen, 1998], S. 294f.
172
Neben dem im Rahmen dieser Arbeit verfolgten Ziel eines Monitorings des Massnahmeneinsatzes
(Situationsanalyse zum besseren Verständnis der „Marktmechanik“) finden MRF auch Einsatz bei der
Schätzung von Reaktionselastizitäten bei Marketingplanung und –budgetierung.440 Die Vorteile von
MRF liegen im wesentlichen in vier Punkten begründet:441
• Die zur Schätzung notwendigen Daten liegen dem Unternehmen oftmals bereits vor (Marktforschungsdaten, Verkaufsstatistiken, Aussendienstberichtssystem).
• Zur Schätzung kann auf eine gut ausgebaute ökonometrische Theorie zurückgegriffen
werden.
• Modellvariablen und Schätzparameter sind aus ökonomischer wie auch aus sachlogischer
Sicht leicht und anschaulich zu interpretieren.
• Wirkungszusammenhänge können individuell in ein Performance Reporting integriert
werden.
Neben zahlreichen Vorteilen weisen MRF allerdings den Nachteil auf, dass die Daten meist auf einem
(mehr oder weniger) aggregierten Niveau vorliegen. Erklärende Detailanalysen von Entscheidungsmustern, wie sie verhaltenstheoretische Modelle bieten, sind der Betrachtung nicht zugänglich. MRF
bilden daher vor allem eine Quantifizierung des Werbeerfolgs ab.442
• Spezifikationsprozess von Marktreaktionsfunktionen
Die Spezifikation von MRF ist in der Regel ein iterativer Prozess mit dem Ziel, Validität und Qualität
der geschätzten Funktion zu erhöhen (vgl. Abbildung 4-10).443 In einem ersten Schritt werden die
abhängige Variable (Regressand) und die unabhängigen Variablen (Regressoren) aufgrund sachlogischer Überlegungen ausgewählt. Durch die Auswahl der funktionalen Verknüpfung wird der Typ
der Marktreaktionsfunktion bestimmt.444
Der nächste Schritt beinhaltet die Schätzung der Modellparameter, welche anschliessend getestet
werden müssen: zu prüfen sind die Güte des Gesamtmodells und der einzelnen Regressionsparameter sowie die Erfüllung respektive Verletzung der Prämissen des Schätzverfahrens.445 Fallen
diese Tests nicht zufriedenstellend aus, ist das Modell zu modifizieren. Hierzu kann die Spezifikation
der Variablen verändert werden, indem bspw. unabhängige Variablen ergänzt, weggelassen oder
440
441
442
443
444
445
Als Prognoseinstrument eignen sich MRF allerdings nur unter der „Zeitstabilitätshypothese“: die identifizierten
Wirkmechanismen der Datenbasis (Stützperioden) werden unter der Voraussetzung von gleichen oder ähnlichen
Rahmen- und Wettbewerbsbedingungen auch für den Prognosezeitraum in gleicher Art und Weise als gültig angenommen. In der kurzen Frist ist eine Extrapolation mit Hilfe dieser Annahmen zulässig.
Vgl. Bukhari, Imaan [Marktreaktionsfunktionen, 1998], S. 295.
Für diese Arbeit wird angenommen, dass sich die zu schätzende Funktion innerhalb des betrachteten Bereichs linear
verhält: die Schätzungen werden daher mit Hilfe einer linearen Regression durchgeführt. Vgl. Abschnitt 4.2.4.
Vgl. Anhang 6 zu Tests von Güte und Prämissen des Schätzverfahrens.
173
ausgetauscht werden. Aufgrund der vorgegebenen linearen funktionalen Verknüpfung werden in
dieser Arbeit alternative Spezifikationen des Schätzverfahrens benutzt.446
Spezifikation der abhängigen und der unabhängigen Variablen
Spezifikation der funktionalen Verknüpfung
Schätzung der Modellparameter
unbefriediegend
Statistische Tests
zur Güte des Modells und zu den Prämissen
des Schätzverfahrens
Modifikation der Modellspezifikation
und / oder des Schätzverfahrens
befriedigend
Inhaltliche, sachlogische Überprüfung des Modells
nein
Ausreichende
Validität des Modells
ja
Modellanwendung
Abbildung 4-10: Explorative Spezifikation einer Marktreaktionsfunktion als iterativer Prozess447
Im Falle positiver Tests hat eine inhaltliche, sachlogische Prüfung der ermittelten Ergebnisse zu
erfolgen: die Plausibilität der geschätzten Parameter (Vorzeichen und Grössenordnung) ist zu
examinieren, indem sie bspw. mit Alltagserfahrungen und grundsätzlichen Handlungsweisen der
Industrie bzw. des Unternehmens verglichen werden. Auch wenn die Spezifikation in praxi als
iterativer Prozess verläuft, so ist darunter nicht ein planloses und willkürliches trail-and-error-Vorgehen zu verstehen. Unabdingbar ist ein theoretisches Vorverständnis des Marktes, auf dessen Basis
die Variablen ausgewählt werden können.448
Die Datenbasis für MRF kann grundsätzlich aus Querschnittdaten oder Längsschnittdaten bestehen.
Diese Arbeit basiert auf Variablen, die als Längsschnittdaten (Zeitreihen) vorliegen und über einen
regionalen Querschnitt als Vollerhebung gemessen wurden.449 Zur vollen Ausschöpfung der in der
Datenbasis enthaltenen Informationen erfordert diese Kombination aus Quer- und Längsschnittdaten
ein bestimmtes statistisches Verfahren, das im nächsten Teil des Kapitels vorgestellt wird.
446
447
448
449
Vgl. Abschnitt 4.2.4 zum Schätzverfahren und Abschnitt 4.2.5 zu Möglichkeiten seiner Spezifikation.
In Anlehnung an Bukhari, Imaan [Marktreaktionsfunktionen, 1998], S. 298.
Dieses industriespezifische Vorverständnis wurde in den vorhergehenden Kapiteln erarbeitet.
Vgl. Abschnitt 4.1.
174
4.2.4 Das Auswertungsverfahren der „Pooled Time Series Regression“
Für die Auswertung der vorliegenden Querschnitt-Längsschnittdaten wurde das Verfahren der
„Pooled Time Series Regression“ gewählt. Dieses Verfahren ermöglicht die Auswertung von Korrelationen zwischen Zeitreihen mit Hilfe von (einfachen oder multiplen) linearen Regressionen unter
gleichzeitiger Berücksichtigung und Einbezug eines Querschnitts von Zeitreihen.450
Bevor das Verfahren der Pooled Regression im einzelnen diskutiert wird, konzentriert sich der erste
Abschnitt dieses Kapitels auf allgemeine Charakteristika der Regressionsanalyse. Anschliessend
werden die Besonderheiten der Pooled Time Series Regression erörtert und abschliessend kritisch
beurteilt.
4.2.4.1 Lineare Regressionsanalyse
Die Regressionsanalyse ist ein strukturprüfendes Verfahren zur Analyse von Beziehungen zwischen
einer abhängigen und einer oder mehrerer unabhängiger Variablen. Aufgrund ihrer Flexibilität und
einfachen Einsetzbarkeit ist sie eines der am häufigsten eingesetzten statistischen Analyseverfahren.451 Ihr Einsatzgebiet liegt vor allem in:
• dem Erkennen von Zusammenhängen,
• der Erklärung von Zusammenhängen,
• der Prognose der abhängigen Variablen.
Ergebnis der Regressionsanalyse ist die Schätzung von Korrelationskoeffizienten (auch: Regressionskoeffizienten), die Auskunft über den Zusammenhang zwischen Regressand und Regressor sowie
seine Richtung und sein Ausmass geben (Je-Desto-Beziehungen): ein Regressionskoeffizient von „5“
besagt beispielsweise, dass eine zusätzliche Einheit der erklärenden Variablen (des Regressors) fünf
zusätzliche Einheiten der erklärten Variablen (des Regressanden) erzeugt.
Die Einteilung der Variablen in Regressand und Regressoren sowie die Auswahl der Regressoren hat
vorab auf Basis eines sachlogischen Zusammenhanges zu erfolgen.452 Eine sinnvolle Spezifikation
des Regressionsmodells erfordert mehr als nur ein statistisches Verständnis des Verfahrens; vielmehr
ist auch ein Verständnis der zu modellierenden Marktzusammenhänge erforderlich.453 Dieses
450
451
452
453
Die dem Auswertungsverfahren zugrundeliegende Datenstruktur wird in der Literatur auch unter dem Titel „time
series cross section data“, das Verfahren selbst als „pooled regression“ diskutiert. Vgl. Greene, William H. [Econometric, 1997], S. 651ff. Während hier nur Grundzüge des Verfahrens skizziert werden, wird es vertiefend in Anhang 5
beschrieben.
Vgl. Backhaus, K.; Erichson, B.; Plinke, W.; Weiber, R. [Analysemethoden, 1993], S. 1ff.
Im Rahmen dieser Arbeit wurde dieses Vorverständnis in den vorangegangenen Kapiteln geschaffen. Zur Bedeutung
des Wissens über die Geschäftszusammenhänge vgl. übereinstimmend Bukhari, Imaan [Marktreaktionsfunktionen,
1998], S. 297f. und Backhaus, K.; Erichson, B.; Plinke, W.; Weiber, R. [Analysemethoden, 1993], S. 9f.
175
Vorverständnis erleichtert über die Modellbildung hinaus auch Interpretation und Plausibilitätsprüfung
der geschätzten Koeffizienten.
Die Linearitätsprämisse der linearen Regressionsanalyse besagt, dass Regressand und Regressor
sich nur in konstanten Relationen verändern. Neben der im folgenden behandelten und angewandten
linearen Regressionsanalyse können prinzipiell auch nichtlineare Relationen gebildet werden.454
• Einfache und Multiple Lineare Regression
Das Modell der multiplen linearen Regressionsgleichung ist ein um zusätzliche unabhängige
Variablen (Regressoren) und ihre Regressionskoeffizienten erweitertes Modell der einfachen linearen
Regression. Im Unterschied zu dieser umfasst die multiple lineare Regression neben der Konstanten
zwei oder mehr Regressoren und entsprechend viele Regressionskoeffizienten (vgl. Abbildung 4-11).
Dies erfordert in der mathematischen Formulierung den Index k, der bei der einfachen linearen
Regression den Wert „1“ behält und daher entfällt (vgl. Abbildung 4-11).455
y i = β 0 + β1x i 1 + β 2 x i 2 + ... + β k x ik + ε i
⇔ y = β 0 + β K x iK + ε
y:
xk:
i:
ß0:
Regressand
ßk: Regressionskoeffizienten / Parameter der Funktion
Regressoren, k=1,...,K
ei: Störgrösse, Residualwert der i-ten Beobachtung
Beobachtung der Variablen für i=1,2,...,n bzw. über die Zeit anstelle von i als t=1,2,...,T
Schnittpunkt der Schätzung mit der y-Achse (Intercept); auch bezeichnet als a
Abbildung 4-11: Multiple lineare Regressionsgleichung456
Die Residualgrösse e ist über alle Beobachtungen zu minimieren. Aus dieser Aufgabe kann in
Verbindung mit dem in Abbildung 4-11 angeführten System von Regressionsgleichungen eine Zielfunktion aufgestellt werden, die mit Hilfe eines Schätzverfahrens gelöst wird. Das bei der linearen
Regression am häufigsten angewendete Schätzverfahren ist die „Methode der kleinsten Quadrate“
(Ordinary Least Squares, OLS).457
Obwohl die Regressionsanalyse metrisch skalierte Variablen erfordert, können durch die Modellierung
von Dummy-Variablen jedoch auch binäre (zweiwertige, 0/1-Variablen) oder nominal skalierte
454
455
456
457
Nichtlineare Modelle können häufig in lineare Modelle überführt und dann mit Hilfe der linearen Regressionsanalyse
gelöst werden. Vgl. Bukhari, Imaan [Marktreaktionsfunktionen, 1998], S. 308ff. Auch Backhaus et al. verweisen auf
die Möglichkeit, nichtlineare Zusammenhänge in lineare Funktionen zu transformieren, die dann als Grundlage für
das Regressionsmodell dienen können. Vgl. Backhaus, K. et al. [Analysemethoden, 1993], S. 32f.
Die einfache lineare Regression kann also als Sonderfall der multiplen linearen Regression interpretiert werden.
Vgl. entsprechend Backhaus, K. et al. [Analysemethoden, 1993], S. 17ff. Weiterführend Kmenta, Jan [Econometrics,
1986], S. 392ff.
Für eine Diskussion der OLS-Schätzung vgl. Bukhari, Imaan [Marktreaktionsfunktionen, 1998], S. 313ff.
176
Variablen berücksichtigt werden, um auch bestimmte Problemstellungen der Varianz- und Diskriminanzanalyse zu behandeln.458
Trotz einer Reihe bekannter Nachteile (Annahme direkter Proportionalität zwischen Regressor und
Regressand, Schwierigkeit der Modellierung von Wirkungsinteraktionen zwischen den Regressoren)
liefert die lineare Regression oft ähnlich gute Ergebnisse wie komplexere Funktionen.459
• Voraussetzungen Linearer Regressionen (OLS-geschätzt)
Die Diskussion der Prämissen linearer Regressionen ist zu einem Teil auch eine Diskussion der
Prämissen des Schätzverfahrens, das zur Lösung der Zielfunktion eingesetzt wird.460
Eine grundlegende Voraussetzung ist, dass zwischen Regressand und Regressor keine Interdependenzen bestehen, da dann keine konsistente Schätzung vorgenommen werden kann.461
Weitere Annahmen linearer, OLS-geschätzter Regressionen bestehen in folgenden Prämissen:462
•
•
•
•
•
•
angemessene Spezifizierung des Modells (Over- oder Underfitting)
Normalverteilung der Residuen der Variablen in der Grundgesamtheit
Linearität der Beziehung zwischen Regressor und Regressand
Absenz von Autokorrelation der Residuen
Homoskedastizität der Streuung der Residuen
Absenz von vollständiger Multikollinearität der Regressoren.
Die Verletzung einer dieser Prämissen bewirkt, dass die lineare Regressionsgleichung nicht mehr
(uneingeschränkt) zur Schätzung der Parameter eingesetzt werden kann.463 Alternative Schätzverfahren, die auch im zur Auswertung benutzten Softwarepaket EViews zur Verfügung stehen, sind
bspw. die Maximum Likelihood Schätzung und die GLS-Methode (Generalized Least Squares).
4.2.4.2 Besonderheiten der „Pooled Time Series Regression“
Das vorliegende Datenmaterial ist hinsichtlich des erfassten Zeithorizonts verhältnismässig kurz und
umfasst wenige, monatliche Beobachtungszeitpunkte.464 Hingegen ist durch die Vollerhebung ein
458
459
460
461
462
463
464
Vgl. Backhaus, K.; Erichson, B.; Plinke, W.; Weiber, R. [Analysemethoden, 1993], S. 2f. sowie zur Diskriminanzanalyse S. 90ff., zur Varianzanalyse S. 56ff.
Die Prämissen der Basismethode „OLS-Schätzung“ können unter bestimmten Voraussetzungen gelockert werden.
Bukhari führt als Beispiel die zu schätzende zukünftige Absatzmenge an, die auf Basis der Höhe des Werbebudgets
ermittelt werden soll, das seinerseits aber auf Basis der Absatzmenge bestimmt wird. Vgl. Bukhari, Imaan
[Marktreaktionsfunktionen, 1998], S. 314f.
Vgl. Backhaus, K.; Erichson, B.; Plinke, W.; Weiber, R. [Analysemethoden, 1993], S. 31ff. Vgl. weiterführend
Kmenta, Jan [Econometrics, 1986], S. 607-616.
Vgl. Bukhari, Imaan [Marktreaktionsfunktionen, 1998], S. 315 sowie Anhang 6.
Vgl. Abschnitt 4.1.
177
grosser Querschnitt (Cross Sections) erfasst. Hinsichtlich dieser Eigenschaften ist die vorliegende
Datenbasis typisch für Datensätze, auf die das Verfahren der Pooled Time Series Regression
angewendet werden kann: der Umfang der Cross Sections übertrifft die Länge der Zeitreihen.465 Der
Zusammenhang zwischen Längsschnitt- und Querschnittdaten wird in Abbildung 4-12 schematisch
verdeutlicht.
= a + ß1
+ ... + ßN
ß1c
= a + ß1b
ß1a
ßNc
+ ... + ßNb
ßNa
Abbildung 4-12: Auswertungsschema der linearen Pooled Time Series Regression
Das Verfahren der Pooled Time Series Regression basiert auf einem generalisierten linearen
Regressionsmodell und erlaubt es, mit Hilfe linearer Regressionen Heterogenität zwischen den
einzelnen Cross Sections zu identifizieren. Das grundsätzliche Schätzmodell einer multiplen
Regression der Pooled Time Series Regression kann formuliert werden als:466
(2)
y it = α i + β 1 X it ,1 + β 2 X it ,2 + β N X it ,N + ... + ε it
Die abhängige Variable wird dargestellt als yit. Der Parameter ai ist der (Cross Section-spezifische)
Effekt, der über die Zeit t als konstant angenommen wird (Schnittpunkt der Regressionsschätzung mit
der y-Achse, auch als Intercept oder Konstante C bezeichnet). Dieser kann für alle Cross Sections
gemeinsam (als „common effects“: a1=a2=ai=a) oder spezifisch für die einzelnen Cross Sections
i=1,2,...,N geschätzt werden.467 Die unabhängige, erklärenden Variablen ? it sind spezifisch für die Zeit
t und die Cross Sections i; β n ist der geschätzte Regressionskoeffizient für n=1,2,...,N Regressoren;
er kann gemeinsam für alle Cross Sections („Common“, vgl. Formel (2) und Abbildung 4-12 oben)
oder Cross Section-spezifisch („Specific“, d.h. als Vektor, vgl. Abbildung 4-12 unten) geschätzt
werden. Für jede Cross Section liegen Daten für die Perioden t=1,2,...,T vor.468 Insgesamt zählt die
465
466
467
468
Vgl. Vocke, Matthias [Evidence, 1999], S. 7.
Vgl. Abschnitt 4.2.4.1 zu grundsätzlichen Fragen der einfachen und multiplen linearen Regression sowie Kmenta,
Jan [Econometrics, 1986], S. 616ff.
Vgl. Greene, William H. [Econometric, 1997], S. 615ff. und 623ff. Theoretisch besteht auch die Möglichkeit, ohne
berechneten Schnittpunkt (ai = 0) zu schätzen. Diese Möglichkeit wird für diese Analyse allerdings nicht weiter
verfolgt, da sie der heterogenen Struktur der Verkaufsgebiete nicht gerecht wird.
Wegweisend für dieses ökonometrische Verfahren war der Beitrag von Balestra, P.; Nerlove, M. [Pooling, 1966].
178
Schätzung also n = N x T Beobachtungen. Der Störterm eit schliesslich beinhaltet die Residuen der
Regressionsgleichung.469
Dem Charakter des Datensets wird am besten entsprochen, indem das Schätzverfahren „Weighted
Least Squares“ mit geschätzten Gewichtungen der Cross Sections angewendet wurde. Durch den
Einsatz dieses Schätzverfahrens ist es möglich, einzelne Prämissen der Regressionsanalyse zu
lockern:470
• Zulassung von Cross Section-bezogener Heteroskedastizität ohne Zulassung von Korrelationen zwischen den Cross Sections im selben Zeitpunkt
• Zulassung von Autokorrelation innerhalb einer Cross Section
Das Vorhandensein von Heteroskedastizität über die Cross Sections des Datensets kann auch
aufgrund sachlogischer Überlegungen nicht ausgeschlossen werden: Heteroskedastizität resultiert
aus unterschiedlichen Prozessen und Aktivitäten (Marketingmassnahmen, Input) in den verschiedenen Cross Sections.471 Jede Korrelation der Residuen unterschiedlicher Cross Sections im
selben Beobachtungszeitpunkt würde demgegenüber auf eine Fehlspezifikation des geschätzten
Modells deuten, da die Residuen dann systematische Effekte wiedergeben, welche durch die Regressoren erfasst werden sollten.472
Zur Abschätzung des Ausmasses an Heteroskedastizität werden für alle Schätzungen des Modells
über den Pool White´s Heteroskedastizität-beständige Kovarianzen berechnet. White´s Kovarianzmatrix basiert auf einem Schätzer, der für Heteroskedastizität innerhalb einer Cross Section robust ist;
für die (oben angenommene) Heteroskedastizität zwischen einzelnen Cross Sections ist White´s
Schätzwert ebenfalls nicht sensitiv.
Aus sachlogischen Überlegungen kann die Annahme der Unkorreliertheit der Residuen über die
Cross Sections aufrechterhalten werden: auch wenn alle Gebiete bspw. durch Veränderungen der
Rahmenbedingungen gleichermassen betroffen sind, so gibt es doch eine Vielzahl weiterer Faktoren,
die in unterschiedlicher Weise auf die Gebiete wirken und die Wahrscheinlichkeit einer Korrelation der
Residuen gering erscheinen lassen.
469
470
471
472
Zur detaillierten Darstellung der Vektoren und Matrizen vgl. Kmenta, Jan [Econometrics, 1986], S. 616ff.
Hierzu wird eine Regression mittels Feasible Generalized Least Squares (FGLS) vorgenommen, die sich auf die
Varianzen der geschätzten Residuen der Cross Sections stützt. Vgl. Greene, William H. [Econometric, 1997],
S. 666f. sowie Abschnitt 6.2.
Vgl. Greene, William [Econometric, 1997], S.651.
Wenn Heteroskedastizität der Residuen über die Cross Sections und Korrelation der Residuen über die Zeit vorliegt,
kann eine Schätzung mit Hilfe des Parks-Schätzers (oder Seemingly Unrelated Regression, SUR) vorgenommen
werden. Vgl. Greene, William [Econometric, 1997], S.674ff.
179
Durch die Zulassung der Möglichkeit von Autokorrelation innerhalb einer Cross Section wird die
Anwendung des Verfahrens wesentlich erleichtert; darüber hinaus besteht auch aufgrund der
geringen Länge der Zeitreihen keine Notwendigkeit, Spezifika der Zeitreihenanalyse in die vorliegende Auswertung aufzunehmen. Mit der Schätzung von White´s Heteroskedastizitäts-konsistenten
Korrelationskoeffizienten werden Anwendbarkeit und Zuverlässigkeit des Verfahrens ebenfalls
deutlich gesteigert.
4.2.4.3 Kritische Beurteilung des Auswertungsverfahrens
Durch die Möglichkeit zur Lockerung einzelner Restriktionen des Regressionsmodells im Zusammenhang mit einer Pooled Time Series Regression kann die Effizienz der Schätzung gesteigert werden.
Allerdings führt die Aufgabe der strikten Annahme der Abwesenheit von Autokorrelation zu einem
Anstieg der Standardabweichungen durch den Einfluss von zeitverzögerten Effekten.473 Aufgrund
ihrer Testbarkeit darf die Frage der Autokorrelation nicht vernachlässigt werden. Dennoch ist
festzustellen, dass wegen der Kürze der vorliegenden Zeitreihen Autokorrelation nicht zuverlässig zu
prüfen ist. In der Interpretation der geschätzten Parameter sind die Testwerte für Autokorrelation
(Durbin-Watson-Test) dennoch am konkreten Fall zu berücksichtigen und zu bewerten. Bei einem
bewussten Umgang mit den berechneten Korrelationskoeffizienten können diese neben anderen
Faktoren in das Entscheidungskalkül einbezogen werden.474
Neben den durch die Wahl der Schätzmethode bedingten Prämissen und Einschränkungen ist auch
darauf hinzuweisen, dass die Annahme der Linearität des Schätzmodells einen erheblichen Einfluss
auf die Möglichkeiten der Interpretation hat. Die Linearitätsprämisse lässt zunächst nur Prognosen
unter der ceteris paribus-Annahme zu (bspw. hinsichtlich der Rahmenbedingungen). Für einen nahen
Prognosehorizont ist dies vertretbar, während für langfristige Prognosen darüber hinaus qualitative
Annahmen über Wahrscheinlichkeit und Höhe des Einflusses künftiger Ereignisse Eingang in die
Betrachtung finden sollten.
Auch wenn die Validität kurzfristiger Prognosen durch eine möglicherweise vorhandene zyklische
Varianz des Regressanden eingeschränkt werden sollte, so lässt sich auch mit einem linearen
Schätzmodell ein mittelfristiger Trend ablesen. Aufgrund des Lebenszyklus eines Präparates ist zu
überlegen, im instrumentalisierten Einsatz der statistischen Analyse nicht die insgesamt im Längsschnitt verfügbare Datenmenge hinzuzuziehen, sondern rollierend einen bestimmten Zeitraum fest-
473
474
Vgl. Greene, William [Econometric, 1997], S. 667.
Als wesentlicher Punkt beim Aufbau eines Performance Measurement-System wurde auch ein Pragmatismus im
Umgang mit den Performance Measures genannt; dieser ist insbesondere beim Umgang mit den statistischen
Ergebnissen gefordert. Vgl. Abschnitt 3.3.2.3.
180
zulegen; eine solche Festlegung zwischen 12 und 24 Monaten überlagert zyklische Schwankungen
und wird gleichzeitig der generischen Phase des Lebenszyklus gerecht.
Während die vorliegende Auswertung nur sehr eingeschränkten Gebrauch von den zeitreihenspezifischen Funktionen der Pooled Regression macht, nutzt sie entsprechend ihrem Ziel die Stärke
des Verfahrens im Vergleich des Einflusses von Marketingmassnahmen zwischen den verschieden
Cross Sections. Mit Hilfe der geschätzten Parameter soll die Analyse darüber erleichtert werden,
welche Instrumente in der Summe der Cross Sections wirksam sind, sowie welche regionalen oder
personellen Unterschiede bei Einsatz und Umsetzung der Massnahmen existieren. Diese Eigenschaften prädestinieren die Pooled Time Series Regression zum Einsatz im Performance Measurement, das auch ein internes Performance-Benchmarking beabsichtigt.
4.2.5 Phasen der Auswertung: Systematik
Dieser Teil des Kapitels ist der Systematik der Auswertung gewidmet. Der erste Abschnitt legt die
verschiedenen Möglichkeiten der Parametrisierung des Schätzverfahrens dar. Anschliessend sind
wesentliche Fragestellungen zur Konsistenz der Auswertungen unter verschiedenen Parametrisierungen des Verfahrens abzuleiten, die in den beiden folgenden Teilen des Kapitels (Abschnitt 4.3
und 4.4) an den empirischen Daten getestet werden. Der letzte Abschnitt dieses Teils fasst die
Auswertungssystematik zusammen.
4.2.5.1 Schätzung der Regressionskoeffizienten
Vor Beginn der Auswertung sind – entsprechend dem im Spezifikationsprozess zur Schätzung von
Marktreaktionsfunktionen empfohlenen Vorgehen –folgende grundlegende Entscheidungen zu
treffen:475
• Welche Zielvariable wird gewählt?
• Welche abhängigen Variablen werden in die Analyse einbezogen?
• In welchem Wertebereich der Testergebnisse zur Güte des Schätzmodells und zu den
Prämissen des Schätzverfahrens werden statistische Schätzwerte der MRF akzeptiert?
• Nach welchen Verfahren wird die Schätzung durchgeführt, d.h. wie ist die Pooled Time
Series Regression zu parametrisieren?
Anhand eines Pilotversuchs wurden folgende Konventionen festgelegt, die – sofern nicht anders
erforderlich –für die Untersuchung der Datensets gelten sollen:
475
181
Ø Zielvariable (Regressand) ist in dieser Analyse grundsätzlich der Umsatz in der betreffenden
regionalen Untersuchungseinheit.
Ø Die Auswahl der unabhängigen, erklärenden Variablen (Regressoren) erfolgt aufgrund eines PreTests anhand des auszuwertenden Datensets. Primär fliessen Besprechungen und Muster in die
Auswertung ein; darüber hinaus wird versucht, auch weitere Massnahmen (Veranstaltungen, Dinnerdiskussionen, individuelle Massnahmen) auf IMS-Kreis-Ebene in die Analyse einzubeziehen, sofern
dies sachlogisch sinnvoll und statistisch möglich ist.476 Falls für das entsprechende Produkt
vorhanden, wird die Auswahl durch qualitative Marktforschungsergebnisse unterstützt.
Ø Zur Prüfung der Schätzqualität wurde ein Wertebereich für die entsprechenden Tests zur Güte
des Regressionsmodells sowie der Erfüllung der Voraussetzungen einer linearen Regression
bestimmt. Die Schätzung wird zur weiteren Interpretation akzeptiert, wenn
• mehr als 10% der Streuung erklärt werden (Adj. R2 > 0,1).
• Regressionskoeffizienten ein Signifikanzniveau von mehr als 90% (Probability < 0,1)
haben. Für den Intercept C gilt ein Signifikanzniveau von 99% (Probability < 0,01).
• Regressionskoeffizienten positiv sind. Schätzungen mit negativen Koeffizienten sind
aufgrund sachlogischer Überlegungen weiter zu analysieren.
• Autokorrelation 1.Grades – sofern zuverlässig testbar – nicht oder nur eingeschränkt
vorliegt (Durbin-Watson-Test zwischen 1,8 und 2,2). Gerade der Test auf Autokorrelation
wirft bei einigen Auswertungen Fragen auf, die an entsprechender Stelle diskutiert werden.
Die eingesetzten Auswertungsverfahren und ihre Variationen im Rahmen der Pooled Time Series
Regression verdeutlicht Abbildung 4-13. Variationsmöglichkeiten wurden im Rahmen der vorliegenden Analyse auf vier Ebenen genutzt, die im folgenden erläutert werden:
Ø Zunächst sind vorbereitend die Schätzgruppen („Pools“) zu bilden. Eine Variationsmöglichkeit
besteht hier in ihrer Zusammensetzung: der Umfang des Pools wird bestimmt durch Anzahl der in ihm
zusammengefassten Cross Sectional Units als kleinste Einheiten der Schätzung. Die Qualität wird in
der Art der Zusammensetzung reflektiert: entsprechend der AD-Struktur oder der Ausprägung ausgewählter Kontingenzfaktoren, beides auch auf unterschiedlichen Aggregationsebenen, wird eine entsprechende Anzahl von Untersuchungsobjekten in einem Pool zusammengefasst.477 Eine Schätzgruppenbildung entsprechend dieser zweiten grundsätzlichen Möglichkeit bietet einen Ansatz,
476
477
Von der Sache her nicht gerechtfertigt können bspw. Dinnerdiskussionen oder individuelle Massnahmen sein, die
nicht einem einzelnen Produkt zugeordnet werden können. Daher ist ein Einbezug nur dann sinnvoll, wenn die Massnahmen mit hoher Wahrscheinlichkeit auch auf den Umsatz des betrachteten Produktes eine Wirkung haben.
Ausserdem ist ein Einbezug von bestimmten Massnahmen bei Cross Section-spezifischer Schätzung auf IMSNiveau statistisch nicht möglich, wenn sich hieraus singuläre (und damit nicht umkehrbare) Matrizen ergeben.
Nach Kontingenzfaktoren gebildete Pools verfügen über bestimmte gemeinsame Eigenschaften, hängen regional
meist aber nicht zusammen.
182
Einflussfaktoren zu variieren bzw. konstant zu halten (z.B. Pharmareferent, regionale Einflüsse,
Konzentration bestimmter Facharztgruppen).478
Ø Die zweite Entscheidung hinsichtlich der Pools betrifft das Aggregationsniveau der Cross Section
Units der jeweiligen Pools: hierzu kann zwischen Daten auf drei Aggregationsebenen gewählt werden:
als kleinste Einheit stehen IMS-Mikro-Kreise zur Verfügung. Auf einer zweiten Aggregationsebene
sind diese 1.845 Mikro-Märkte entsprechend der AD-Struktur des Unternehmens zu 113 AD-Gebieten
verdichtet worden. Schliesslich können auch auf der dritten Aggregationsebene der 14 Märkte Pools
gebildet werden.
Ø Die dritte Variationsmöglichkeit besteht in einer Spezifikation des Schätzverfahrens: entweder
kann für den gesamten Schätzpool ein einziger, gemeinsamer Korrelationskoeffizient, oder für jede
einzelne Cross Section Unit ein eigener (spezifischer) Korrelationskoeffizient geschätzt werden.
Ø Analog zu den Korrelationskoeffizienten kann auch die Konstante der Regressionsgleichung (C,
Intercept) sowohl allgemein für den gesamten Pool als auch spezifisch für jede Cross Section Unit
geschätzt werden.
AD-Struktur
Zusammensetzung der
Schätzgruppen (Pools)
1
2
Ausprägung von
Kontingenzfaktoren
3
AD-Gebiet Markt Deutschland
Aggregation (Cross
Sectional Units)
M
Märkte
(14)
Schätzung der
Regressionskoeffizienten
Schätzung der
Intercepts
K
IMS-Mikro-Kreise
(1.845)
Common
a
Common
Intercept
b
F
Einwohner Apotheken Fachärzte
G
AD-Gebiete
(113)
Cross Section
Specific
Fixed
Intercept
c
Common
Intercept
d
Fixed
Intercept
Abbildung 4-13: Variationsmöglichkeiten beim Einsatz der Pooled Time Series Regression
Mit Hilfe von Abbildung 4-13 kann der gewählte Auswertungspfad nachvollzogen werden. Zur Kennzeichnung der Ergebnisse wird das ihnen zugrundeliegende Verfahren in den Tabellen und
478
Vgl. Abschnitt 4.1.4 und 4.2.1.
183
Übersichten der Auswertung in den folgenden Teilen auch codiert vermerkt. Die Schlüssel für die
jeweiligen Codierungen sind ebenfalls in Abbildung 4-13 dargestellt.
Vorwiegend wurden die Schätzpools Gebiets-spezifisch („1“) oder Markt-spezifisch („2“) gebildet. Da
bei der Auswertung die Berücksichtigung der IMS-Mikro-Kreise als Ebene geringster Aggregation eine
zentrale Rolle spielt, wurde sie als primäre Aggregationsebene gewählt: Regressionsergebnisse
dieser Aggregationsebene sind in den Übersichten durch den Buchstaben „K“ („Kreis“) gekennzeichnet. Schliesslich kennzeichnen die Buchstaben „a“, „c“ oder „d“ die Spezifikation entweder als
Cross Section-spezifische oder Cross Section-übergreifende Schätzung mit spezifischen oder
gemeinsamen Konstanten der Regressionsgleichung. Die Verschlüsselung „1 c / K“ steht bspw. für
folgende Regression:
• Der Schätzpool wird durch ein AD-Gebiet gebildet.
• Aggregationsebene sind IMS-Mikro-Kreise.
• Die Schätzungen werden mit für die Cross Section Units (IMS-Mikro-Kreise) spezifischen
Regressionskoeffizienten, aber gemeinsamen Intercepts der Cross Section Units gebildet.
Für alle Schätzungen werden die gewichteten und ungewichteten statistischen Gütemasse berechnet.479 Sofern nicht explizit anders vermerkt, werden in dieser Arbeit die (konservativeren)
gewichteten Gütemasse der Regressionen verwendet.
Aufgrund der Vielzahl der Möglichkeiten zur Parametrisierung, die sich durch den grossen Querschnitt
der Daten weiter erhöht, werden zunächst ausschliesslich einfache Regressionen auf möglichst
spezifischem Aggregationsniveau berechnet. Dabei ist es für den Einsatz als Instrument zur
Entscheidungsfindung und weiteren Analyse wichtig, dass Klarheit über Vergleichbarkeit und Konsistenz der Ergebnisse bei Variation des Schätzverfahrens geschaffen wird. Erst in einem späteren
Schritt sollte mit multiplen Regressionen versucht werden, weitere Regressoren in die Analyse
einzubeziehen. Allerdings hat sich gezeigt, dass rasch die Grenzen des statistischen Verfahrens
erreicht werden, wenn bei einer multiplen Regression Cross Section-spezifische Koeffizienten für zwei
oder mehr Regressoren berechnet werden sollen.480 Daher sind multiple Regressionen vor allem zentralen Auswertungen für ein eher marketingorientiertes Performance Measurement vorbehalten.
479
480
Die gewichteten Gütemasse berücksichtigen eine Schätzung der Cross Section-spezifischen Standardabweichung
der Residualgrösse für die Regressionsgleichung einer jeden Cross Section Unit. Bei der Berechnung Gütemasse
des gesamten Pools wurden die Regressionsgleichungen entsprechend diesem Wert gewichtet. Vgl. QMS
Quantitative Micro Software [Guide, 1997], S. 562f. sowie Abschnitt 6.1.
Auch in diesem Fall scheitert die Berechnung häufig an der Eigenschaft der Singularität der Matrix der Kovarianzen,
die dann nicht invertierbar ist.
184
4.2.5.2 Prüfungen der Regressionsergebnisse zum Einsatz im Performance Measurement
Nach Schätzung der Korrelationskoeffizienten (der MRF) ist zu prüfen, inwiefern die Ergebnisse des
untersuchten Datensets für ein Performance Measurement und Performance Management im Vertrieb
herangezogen werden können. Aus dieser übergeordneten Fragestellung werden spezifische Fragen
abgeleitet, welche für die hier vorgezogenen einfachen Pooled Time Series Regressions zu klären
sind:481
• Sind die statistischen Ergebnisse konsistent, wenn der Auswertung unterschiedliche
Aggregationsebenen der Cross Sections zugrundegelegt werden?
• Sind die statistischen Ergebnisse der einzelnen Cross Sections konsistent, wenn der
Auswertung unterschiedliche Definitionen (Umfang, Struktur) der Schätzpools zugrundegelegt werden?
• Inwiefern ist die Konsistenz der grundsätzlichen Aussagen und Ergebnisse gewährleistet,
wenn das Schätzverfahren variiert wird, d.h. bspw. anstelle der gemeinsamen Konstanten
(C, Intercept) der Regressionsgleichung Cross Section-spezifische Intercepts geschätzt
werden? Wie und in welchem Umfang verändern sich die Korrelationskoeffizienten?
• Führen die statistischen Ergebnisse für hinreichend viele Cross Sections zu Ergebnissen,
die im Rahmen eines kontinuierlichen Performance Measurements eingesetzt werden
können?
4.2.5.2.1 Prüfung der Konsistenz der Ergebnisse verschiedener Aggregationsebenen
Untersucht wird die Fragestellung, ob Schätzungen auf unterschiedlichen Aggregationsebenen zu
unterschiedlichen Ergebnissen für gleiche Untersuchungseinheiten führen. Dieses Wissen ist besonders beim Vergleich der Korrelationskoeffizienten im Performance Benchmarking von Bedeutung.
Nur wenn Vergleichbarkeit sichergestellt ist, können hier sinnvolle und zuverlässige Schlussfolgerungen gezogen werden. Dies bedingt, dass aufgrund fundierter Erkenntnisse bekannt ist,
welche Schätzergebnisse vergleichbar sind.
Zur Ermittlung der Korrelationskoeffizienten werden Schätzpools entsprechend struktureller Kriterien
gebildet und nach der Codierung „2a / K, G“ sowie „3a / K, G“ geschätzt (vgl. Abbildung 4-14):
• Ausgangspunkt für die regionale Abgrenzung bilden einzelne Märkte. Zur Wirkungsanalyse
der Variablen in einer einfachen Regression erscheint es sinnvoll, die Schätzung für alle 14
Märkte sowie für Deutschland insgesamt durchzuführen.
• Bei der Zusammenstellung der Pools werden beide Aggregationsebenen berücksichtigt,
d.h. es werden – bei insgesamt gleichem regionalen Umfang - sowohl Pools mit IMS-MikroKreisen als auch mit AD-Gebieten als „kleinste Einheit“ (Cross Section Unit) abgebildet.
• Für jede Variable wird ein einziger, gemeinsamer Regressionskoeffizient für den ganzen
Pool geschätzt.
481
Zur einfachen und multiplen linearen Regression vgl. 4.2.4.
185
AD-Struktur
Zusammensetzung der
2
Ausprägung von
Kontingenzfaktoren
3
Aggregation (Cross
Sectional Units)
M
Märkte
(14)
Schätzung der
Schätzung der
Intercepts
K
IMS-Mikro-Kreise
(1.845)
Common
a
Common
Intercept
b
G
AD-Gebiete
(113)
Cross Section
Specific
Fixed
Intercept
c
Common
Intercept
d
Fixed
Intercept
Abbildung 4-14: Konsistenzprüfung „Aggregationsebenen“
Insgesamt entstehen in diesem Verfahren für jede der beiden Aggregationsebenen 15 Schätzpools,
aus denen Regressionen entsprechend der Anzahl der Variablen durchzuführen sind: für jede
Variable werden pro Markt zwei Ergebnisse berechnet, die miteinander verglichen werden können
(vgl. Abbildung 4-14, Schätzergebnis 2a/K vs. 2a/G und 3a/K vs. 3a/G). Darüber hinaus wird für jede
Variable ein Wert für einen gesamten Pool „Deutschland“ auf der Aggregationsebene „Markt“ geschätzt; dieser kann ebenfalls in die Auswertung aufgenommen werden (3a/M).
Ziel dieses Untersuchungsschrittes ist es zum einen, die Wirkungsgrade der einzelnen Massnahmen
über den gesamten ausgewählten Pool zu ermitteln. Zum anderen wird es durch den Vergleich der
Ergebnisse pro Markt möglich, die Konsistenz der Regressionskoeffizienten bei einer Schätzung aus
unterschiedlichen Aggregationsebenen zu prüfen.
4.2.5.2.2 Prüfung der Konsistenz bei Schätzung aus unterschiedlichen Pools
An dieser Stelle wird die Konsistenz der Ergebnisse untersucht, wenn dieselben Cross Sections
(Gebiete oder IMS-Mikro-Kreise) aus unterschiedlichen Pools (Grösse oder Zusammensetzung, aber
auf gleichem Aggregationsniveau) geschätzt werden. Abbildung 4-15 verdeutlicht das Vorgehen
dieser Prüfung: Bei der Untersuchung eines Marktes ist demnach einerseits ein Pool mit allen zu
diesem Markt gehörenden IMS-Mikro-Kreisen zu bilden, andererseits ist aber auch für jedes der in
186
diesem Markt befindlichen Gebiete ein Pool mit den dazugehörigen IMS-Mikro-Kreisen zusammenzusetzen.482
Aufgrund der Zielsetzung eines vertriebsorientierten Performance Measurements erscheint es sinnvoll, dass diese Prüfung auf dem Aggregationsniveau der IMS-Mikro-Kreise als Cross Section Units
durchgeführt wird. Aus diesen unterschiedlichen Pools wird die Regression für jede Variable Cross
Section-spezifisch durchgeführt.483 Auch bei dieser Prüfung werden nur einfache Regression validiert.
AD-Struktur
Zusammensetzung der
1
2
Ausprägung von
Kontingenzfaktoren
3
Aggregation (Cross
Sectional Units)
M
Märkte
(14)
Schätzung der
Schätzung der
Intercepts
K
IMS-Mikro-Kreise
(1.845)
Common
a
Common
Intercept
F
G
AD-Gebiete
(113)
Cross Section
Specific
Fixed
Intercept
c
Common
Intercept
d
Fixed
Intercept
Abbildung 4-15: Konsistenzprüfungen „Schätzpools“ und „Schätzverfahren“
Der Fokus der Betrachtung liegt an dieser Stelle auf der Konsistenz der Ergebnisse bei Regressionen
aus unterschiedlichen Schätzpools (vgl. Abbildung 4-15, Schätzergebnisse 1c/K vs. 2c/K und 1d/K vs.
2d/K); auf Basis derselben Regressionsschätzungen wird im folgenden auch die Konsistenz der
Ergebnisse unterschiedlicher Schätzverfahren analysiert.
4.2.5.2.3 Prüfung der Konsistenz beim Einsatz unterschiedlicher Schätzverfahren
Aus den vorherigen Ausführungen wurde bereits deutlich, dass im Rahmen der Pooled Time Series
Regression das Schätzverfahren variiert werden kann; zur Isolierung der Auswirkungen bleibt der
Pool von Cross Section Units (hinsichtlich Zusammensetzung und also auch Aggregationsniveau) bei
482
483
Dieses Vorgehen kann allerdings nicht auf eine Schätzung aus einem Pool mit allen IMS-Mikro-Kreisen (Pool
„Deutschland gesamt“) ausgedehnt werden, da diese Schätzung mit der vorliegenden Software nicht möglich ist.
Für die folgenden Prüfung wird ausserdem für jeden Pool eine allgemeine Schätzung über alle Cross Sections
berechnet.
187
der Variation des Verfahrens unverändert. Im Rahmen dieser Untersuchung bleibt die Variation auf
folgende Differenzierungen beschränkt (vgl. Abbildung 4-15):484
• gemeinsame Schätzung der Korrelationskoeffizienten für alle Cross Section Units des
Schätzpools (1a/K oder 2a/K)
• Schätzung von spezifischen Korrelationskoeffizienten für die einzelnen Cross Section Units
des Schätzpools (1c/K oder 2c/K)
• Schätzung von spezifischen Korrelationskoeffizienten und spezifischen Intercepts
(„Konstante C“ der Regressionsgleichung) für die einzelnen Cross Section Units des
Schätzpools (1d/K oder 2d/K)
Aus diesen Differenzierungen ist die Frage abzuleiten, ob die statistischen Ergebnisse bei der
Variation des Schätzverfahrens stabil bleiben und wie Veränderungen zu erklären sind. Neben den
Werten der Regressionskoeffizienten sind auch Werte zur Beurteilung der statistischen Genauigkeit
der Schätzung in Auswertung und Interpretation zu berücksichtigen.485
Es wird vermutet, dass in sehr heterogenen Gebieten der Erklärungsgehalt der Gesamtschätzung (R2,
Adj.R2) bei der Regression mit gemeinsamen Koeffizienten und / oder Intercepts relativ gering ist.
Durch Cross Section-spezifische Schätzungen sowohl der Regressionskoeffizienten als auch der
„Intercepts“ („fixed effects“ statt „common effects“) kann die Güte der Gesamtschätzung desselben
Pools wahrscheinlich erhöht werden. Da der Schwerpunkt für eines vertriebsorientierten Performance
Measurements auf der Analyse der Korrelationskoeffizienten (und nicht der Intercepts) liegt, erscheint
die Beschränkung der Schätzung auf drei Fälle für jeden Schätzpool sinnvoll (vgl. Abbildung 4-15,
Schätzergebnis a vs. c vs. d): während die Cross Section-spezifische Schätzung sowohl mit allgemeinen als auch mit spezifischen Intercepts berechnet und ausgewertet wird, beschränkt sich die allgemeine Schätzung der Korrelationskoeffizienten auch auf eine allgemeine Schätzung der Intercepts.
4.2.5.2.4 Prüfung der Einsetzbarkeit im Performance Measurement (Anzahl signifikanter Ergebnisse)
Eine entscheidende Bedeutung für den Einsatz in einem Performance Measurement- und Benchmarking-System hat die Frage, wie viele Ergebnisse bei Cross Section-spezifischen Schätzungen
erzielt werden, die den statistischen Anforderungen (Vertrauensniveau des Korrelationskoeffizienten,
sachlogischer Zusammenhang) gerecht werden.
Anhand ausgewählter Regionalmärkte wird in diesem Abschnitt geprüft, wie gross der Anteil interpretierbarer Regressionsergebnisse für die einzelnen Variablen ist; dies ist jeweils in Abhängigkeit
vom angewendeten Schätzverfahren (bspw. Cross Section-spezifische und Schätzpool-gemeinsame
484
485
Vgl. auch Abschnitt 4.2.4.2
Vgl. auch Anhang 6.
188
Konstanten der Regressionsgleichung) und in Abhängigkeit von der Zusammensetzung der Schätzpools (Zusammenfassung von IMS-Mikro-Kreisen nach Märkten oder AD-Gebieten) zu untersuchen.
4.2.5.3 Zusammenfassung der Auswertungssystematik
Um die durchgeführten Analysen übersichtlich zu dokumentieren und einen „Wegweiser“ durch die
Interpretation der Ergebnisse zu bieten, wird das vorgestellte Vorgehen der Auswertung noch einmal
graphisch veranschaulicht (Abbildung 4-16).
Ø Schritt I: In der Umfeld- und Marktanalyse werden zunächst die grundsätzlichen Rahmenbedingungen des Datensets dargelegt. Die Lebenszyklusphase des Produktes wird hier ebenso
berücksichtigt wie das Wettbewerbsumfeld und die Marktentwicklung des Indikationsgebietes.
Ø Schritt II: Im zweiten Schritt werden die Regressionen durchgeführt. Hier erschliesst sich in einer
eine Übersicht über die am Datenset durchgeführten Regressionen, in welchem Ausmass statistische
Ergebnisse erzielt werden, die Eingang in das Performance-Cockpit finden können.
Ø Schritt III: Die Stabilität der Ergebnisse über die verschiedenen Variationsmöglichkeiten des
Regressionsverfahrens wird anschliessend geprüft. Bei der Bewertung steht die Anwendungsorientierung der Ergebnisse vor ihrer mathematischen Genauigkeit und Präzision. Dabei kann auch
ein statistisch nicht absolut valider Wert durchaus wichtige Hinweise im Kontext der insgesamt zur
Verfügung stehenden Daten enthalten.
Ø Schritt IV: Bei der marketingorientierten Auswertung kommen vor allem inhaltliche Aspekte des
Umfelds und der untersuchten Marketingmassnahmen zum Tragen. Die Analyse der statistischen
Ergebnisse aus einer zentralen Sicht ist an möglichst allgemeingültigen Werten für Deutschland
insgesamt interessiert. Das Auswertungsmodell ist daher so zu spezifizieren, dass gemeinsame
Korrelationskoeffizienten und gemeinsame Konstanten der Regressionsgleichung geschätzt werden.
Zum Performance Reporting wird auch hier die Darstellung als Cockpit vorgeschlagen.486
Unter diesen Voraussetzungen kann in multiplen linearen Regressionen auch die Wirkung jener
Massnahmen (z.B. AWBs und Veranstaltungen) berechnet werden, deren Auswertung für einzelne
Vertriebsgebiete aufgrund des statistischen Verfahrens nicht möglich ist. Fraglich ist allerdings der
Einsatz dieser erweiterten Analyse im vertriebsorientierten Performance Measurement, da die
komplexere Betrachtungsweise auch neue, wesentliche Fragen bei der Interpretation der Ergebnisse
aufwirft. Darüber hinaus besteht bei einer solchen Erweiterung die Gefahr, dass die Zahl der
statistisch auswertbaren bzw. signifikanten Gebiete sinkt. Aufgrund beider Einwände bleibt der
Einsatz einer multiplen Regression auch im Rahmen dieser Untersuchung auf gezielte, punktuelle und
486
Die Darstellung erfolgt in dieser Arbeit jedoch „traditionell“ mit Hilfe von Tabellen.
189
vor allem zentrale Analysen beschränkt und bietet einen Ansatzpunkt für weitere, vertiefende
Forschungsarbeit.
Umsatz (Mio. DM)
30
I. Umfeld- und
Marktanalyse
500
400
15
300
01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 01 02 03 04 05 06 07 08
AD-Struktur
Zusammensetzung der
1
2
Ausprägung von
Kontingenzfaktoren
3
200
III. Beurteilung
1
Aggregation (Cross
Sectional Units)
Märkte
(14)
M
IMS-Micro-Kreise
(1.845)
G
Common
a
AD-Gebiete
(113)
K
Schätzung der
Schätzung der
Intercepts
600
20
10
II.Regressionsschätzung
Absatz (000 Stck.)
700
25
Common
Intercept
Cross Section
Specific
Fixed
Intercept
c
Common
Intercept
d
2
3
Fixed
Intercept
4
IV. Marketingorientierte Auswertung der Ergebnisse
V. Vertriebsorientierte Auswertung: Performance-Cockpit
Abbildung 4-16: Zusammenfassung der Auswertungssystematik
Ø Schritt V: Die vertriebsorientierte Nutzung der Ergebnisse wird jeweils in einer abschliessenden
Case Study untersucht, in deren Rahmen das Zusammenspiel der statistischen Auswertungsergebnisse mit traditionellen Performance Measures im Performance-Cockpit demonstriert wird. Der
Einsatz im Vertrieb erfordert eher Cross Section-spezifische Regressionen, mit deren Hilfe die Wirksamkeit bis auf die geringste Aggregationsstufe des IMS-Mikro-Kreises verfolgt werden kann. Unter
diesen Voraussetzungen hat wahrscheinlich eine Konzentration auf die Variablen jener Massnahmen
zu erfolgen, die auch auf dieser gering aggregierten Ebene mit entsprechender Häufigkeit durchgeführt werden.
4.2.6 Kritische Würdigung des empirischen Forschungsvorgehens
Die empirische Auswertung zeichnet sich vor allem durch eine sehr zuverlässige Datenbasis aus.
Diese Zuverlässigkeit ist hinsichtlich der Ergebniskennzahlen wie auch der Erfolgstreiber gleichermassen gewährleistet und auch für einen kontinuierlichen Einsatz im Rahmen eines Performance
190
Measurement-Systems sichergestellt. Aufgrund der Vollerhebung der Daten werden auch Fragen zur
Bildung einer Stichprobe oder repräsentativen Auswahl vermieden. Durch gleichzeitige Erhebungszeiträume verschiedener Datensets wird die Untersuchung unterschiedlicher Produkte unter gleichen
gesundheitspolitischen Rahmenbedingungen und Zyklen möglich.
Durch Einsatz der Pooled Time Series Regression als statistisches Auswertungsverfahren kann dem
Charakter der Datenbasis voll entsprochen werden: neben der Berücksichtigung der Zeitreihenstruktur ist im Rahmen der vertriebsorientierten Auswertung besonders die Möglichkeit des
Verfahrens zur Berechnung der Querschnitt-spezifischen Werten von Bedeutung.
Der aus forschungsmethodischer Sicht umfangreiche Ansatz ergründet zwei wesentliche Fragen: zum
einen wird in einem empirischen Modellvergleich die Frage der Gültigkeit des Modells geklärt; daraus
erschliessen sich weiter die passenden Modellspezifikationen des Verfahrens für unterschiedliche
Einsatzwecke. Zum anderen werden diese Ergebnisse an mehreren Datensets auf ihre Zuverlässigkeit geprüft.
Die Grenzen des Verfahrens in der benutzten Spezifikation liegen vor allem in der eingeschränkten
Möglichkeit zur Prognose; dies ist im wesentlichen in der zugrundeliegenden Linearitätsprämisse
begründet. Hier können durch ergänzende Forschungsarbeiten weitere Modellspezifikationen getestet
werden. Weiter kann das Verhalten der Ergebnisse bei einer Veränderung der Länge der Zeitreihen
mit dem vorliegenden Datenmaterial nur unzureichend analysiert werden. Auch hier sind weitere
Forschungen notwendig.
Insgesamt wird die Kombination von Datenbasis, Auswertungsverfahren und forschungsmethodischem Ansatz für den Zweck der Arbeit als zielführend angesehen: ein Performance MeasurementSystem wird durch die statistisch gestützte Analysemöglichkeit bereichert und kann damit Know-How
über den Grad der Wertschöpfung der Marketing- und Vertriebsaktivitäten zu den Entscheidungsträgern im Produktmanagement und im Vertrieb übermitteln.
4.3
191
Empirische Auswertung des Datensets „Benigne Prostata-Hyperplasie“ (BPH)
Das Vorgehen der Auswertung wird vorab kurz skizziert (vgl. Abbildung 4-16 weiter oben): die allgemeine Beschreibung von Umfeld und Wettbewerbslage setzt den Rahmen, der auch bei der inhaltlichen Interpretation der Ergebnisse zu berücksichtigen ist. Hierauf folgt ein Abschnitt, der Aufschluss
über die mit dem Datenset durchgeführten Regressionen gibt. Dabei werden sowohl Variationen in
der Spezifikation der „Pooled Time Series Regression“ wie auch Regressionen aus unterschiedlichen
Pools oder auf Basis von Daten verschiedener Aggregationsebenen berücksichtigt. Der dritte
Abschnitt nimmt eine Bewertung der Ergebnisse der Variationen des Schätzmodells unter
verschiedenen Aspekten der Einsetzbarkeit im Performance Measurement vor. Mit dem vierten
Abschnitt beginnt die inhaltliche Interpretation aus Sicht des zentralen Marketings; die Untersuchung
des Datensets schliesst mit einer Fallstudie zum vertriebsorientierten Einsatz der Auswertungsergebnisse im Performance-Cockpit.
4.3.1 Umfeldbedingungen und Marktanalyse: Innovative Therapie der BPH
• Umfeldbedingungen
Die Benigne Prostata-Hyperplasie (BPH), auch gutartige Prostatavergrösserung genannt, betrifft
ausschliesslich ältere Männer und ist gekennzeichnet durch ein die Harnröhre verengendes Zellwachstum. Das Krankheitsbild manifestiert sich in Schwierigkeiten beim Wasserlassen über unvollständige Blasenentleerung und dadurch häufigen Harndrang bis hin zum Harnverhalt. Infolge dieser
Symptome kommt es zu häufigen Infektionen der Harnwege sowie zu Schlafstörungen, verbunden mit
weiteren Einschränkungen der Lebensqualität und Leistungsfähigkeit.487 Eine epidemiologische
Faustregel besagt, dass etwa 50% aller 50jährigen, 60% aller 60jährigen und 70% aller 70jährigen
eine vergrösserte Prostata haben, die allerdings nur in etwa 50% der Fälle auch zu Beschwerden
führt. Trotzdem ist diese Zahl bereits ein Hinweis auf das Potential, welches dieses Indikationsgebiet
bietet.
Die steigende Lebenserwartung auch bei Männern erfordert indes, dass nicht nur rechtzeitig, sondern
auch nachhaltig eingegriffen wird: mit steigendem Lebensalter steigt einerseits auch die Schwere der
BPH, andererseits auch das Risiko von Komplikationen bei dringend notwendigen, und im späten
Stadium unvermeidlichen Operationen überproportional. Die medikamentöse Therapie bietet daher
Vorteile gegenüber dem operativen Eingriff. Aufgrund der demographischen Alterung der Bevölkerung
ist mittel- bis langfristig mit einem verstärkten Wachstum des Indikationsgebietes zu rechnen.
487
Zu weiterführenden Hinweisen zum Krankheitsbild vgl. Pschyrembel, Willibald [Pschyrembel, 1994], S. 1246ff.
192
Bisher wird die BPH sowohl von Ärzten als auch Patienten vielfach als natürliches Merkmal des
Alterns aufgefasst, so dass selten rechtzeitig zu einer wirksamen medikamentösen Therapie gegriffen
wird. Statt dessen gilt der chirurgische Eingriff bislang als das Mittel der Wahl, wenn über das hingenommene Leiden hinaus ernsthafte Komplikationen einzutreten drohen. Ursächlich hierfür ist, dass
bislang überwiegend mit preiswerten, aber kaum wirksamen Phytopharmaka therapiert wurde, da
keine Präparate mit nachgewiesener Wirksamkeit existierten. Erst in jüngerer Zeit sind zwei
Therapieprinzipien zur Marktreife gebracht worden, die eine wirksame medikamentöse Therapie
ermöglichen.488 Das in der vorliegenden Analyse untersuchte Präparat „Benpro“ ist ein Vertreter der
beiden neuen Wirkprinzipien und ermöglicht sogar eine kausale Therapie der BPH.489 Der Einsatz
dieser innovativen Arzneimittel erfordert für den Arzt ein Umlernen in der Therapie, das mit der
Aufgabe von Teilen seiner bisherigen Therapiegewohnheiten verbunden ist.
• Markt- und Wettbewerbsanalyse
Wegen der immer noch vorherrschenden Wahrnehmung der BPH bei Arzt und Patient als normalem
Alterungsprozess wächst der BPH-Markt langsamer, als es aufgrund der dargestellten
Voraussetzungen zu erwarten wäre (vgl. Abbildung 4-17). Hinzu kommt, dass die verbreitete
Therapiealternative (Operation) für die Fachärzte als primäre Leistungserbringer bisher finanziell
attraktiver ist.490
Die seit Anfang 1998 leicht gegenläufige Entwicklung von Absatz und Umsatz zeigt aber auch, dass
ein grundsätzlicher Trend zu hochwertigeren Medikamenten besteht (vgl. Abbildung 4-17).491 Dies
deutet auf eine Veränderung der Therapiegewohnheiten zugunsten der moderneren Arzneimittel hin.
Daher kann der BPH-Markt aus Sicht eines innovativen Präparates auch unter den gegenwärtigen
Umständen als Wachstumsmarkt bezeichnet werden (Marktgrösse 1998: DM 266 Mio.; 1999
geschätzt: DM 292 Mio.), der aufgrund der demographischen Entwicklung langfristig ein über das
vorhandene Wachstum hinausgehendes Potential bietet. Es erscheint aber wichtig, auch in einer
488
489
490
491
Bei diesen beiden neuen Therapieprinzipien handelt es sich um die sogenannten Alpha-Blocker sowie den 5-alphaReduktase-Hemmern. Für eine anschauliche Beschreibung der Wirkmechanismen sei wiederum verwiesen auf
Pschyrembel, Willibald [Pschyrembel, 1994], S. 1246ff.
Zur Anonymisierung wurden für das untersuchte Präparat und seine Wettbewerber fiktive Präparatenamen gewählt.
Die finanzielle Attraktivität zeigt sich in zweifacher Hinsicht: zum einen in den mit der Operation verbundenen
abrechnungsfähigen Leistungen, zum anderen in der Nicht-Belastung des eigenen Arzneimittelbudgets.
Die Umsatzspitze im Juni 1997 ist auf eine Erhöhung der Patientenzuzahlung zum 1.7.1997 und eine entsprechende
Bevorratung der Patienten zurückzuführen. Es ist also eine zeitliche Vorverlagerung von Umsatz, die für diesen
Zeitpunkt in allen Indikationsgebieten mit Medikamenten zur Dauermedikation festzustellen ist. Ein ähnlicher Effekt
ist für Dauermedikationen jährlich zwischen den Monaten Juli und August zu beobachten: der August verzeichnet als
traditioneller Urlaubsmonat unterdurchschnittliche Umsätze, da sich viele Patienten ihre Medikamente bereits im
vorhergehenden Juli besorgten.
193
Phase eher verhaltenen Wachstums, in der das Therapieprinzip zu etablieren ist, Marktanteile nachhaltig zu sichern.
Umsatz (Mio. DM)
Absatz (Tsd. Stck.)
30
700
600
25
500
20
400
15
300
10
200
01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 01 02 03 04 05 06 07 08
1997
Umsatz Indikationsgruppe
1998
Absatz Indikationsgruppe
Abbildung 4-17: Indikationsgruppe BPH –Nationale Marktentwicklung
nach Absatz und Umsatz492
Der Übergang zu den neuen Therapieprinzipien zeigt sich auch in den bundesweiten Marktdaten der
Präparategruppen: der kontinuierliche Verfall von Umsatz und Marktanteil der Phytopharmaka (nach
Umsatz) deutet auf eine Veränderung der Therapiegewohnheiten hin. Dieser starke Rückgang der
Marktanteile nach Umsatz bedeutet für die preiswertesten Medikamente dieser Indikationsgruppe
noch weitaus stärkere Verluste im Absatz. Der erhebliche Absatzrückgang schlägt sich in der ganzen
Indikationsgruppe nieder und kann durch den verstärkten Einsatz teurerer Präparate nur geringfügig
kompensiert werden: nach Absatz stagniert der Markt. In dieser Marktsituation gewinnen „Benpro“
und die Vertreter der Alpha-Blocker sowohl über moderate Steigerungen ihres Absatzes als auch über
ihren höheren Preis an Umsatz und damit überproportional auch an Marktanteil (vgl. Abbildung 4-18).
492
Diese Darstellung basiert auf DPM-Daten, die – wie in Abschnitt 4.1 dargelegt – aufgrund der Erfassung der
Direktlieferungen an Apotheken von den ansonsten in dieser Arbeit verwendeten RPM-Daten leicht abweichen.
194
Umsatz (TDM)
Marktanteil
60%
14.000
12.000
50%
10.000
40%
8.000
30%
6.000
20%
4.000
10%
2.000
0
0%
01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 01 02 03 04 05 06 07 08
1997
Benpro
MS Benpro
1998
Phytopharmaka
MS Phytopharmaka
Alpha-Blocker
MS Alpha-Blocker
Abbildung 4-18: „Benpro“ – Umsatz und Marktanteil im Wettbewerb der Wirkprinzipien
Im Wettbewerb der innovativen Therapieprinzipien zeigt sich deutlich, wie „Benpro“ seine Stellung im
Markt ausbauen kann (vgl. Abbildung 4-19). Diese positive Entwicklung ist vor allem ab Januar 1998
festzustellen: von diesem Zeitpunkt an durfte das Präparat uneingeschränkt bei allen Ärztegruppen
beworben werden.493
Insgesamt zeigt die Marktsituation an, dass bei dem untersuchten Präparat deutliche Wachstumstendenzen festzustellen sind. Dieser bundesweite Trend sollte durch die spezifischen regionalen Daten
gestützt werden; weniger stark wachsende oder gar schrumpfende regionale Märkte schwächen den
positiven Trend und stellen daher wichtige Ansatzpunkte für ein Performance Improvement dar.
493
Bis Dezember 1997 unterlag „Benpro“ einer bislang einzigartigen Beschränkung der Zulassungsbehörde und durfte
in Deutschland nur von Urologen verschrieben werden.
195
Umsatz (TDM)
Marktanteil
4.000
16%
3.500
14%
3.000
12%
2.500
10%
2.000
8%
1.500
6%
1.000
4%
500
2%
0%
0
01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11 12 01 02 03 04 05 06 07 08
1997
1998
Benpro
Alpha 1
Alpha 2
Alpha 3
MS Benpro
MS Alpha 1
MS Alpha 2
MS Alpha 3
Abbildung 4-19: „Benpro“ – Umsatz und Marktanteil im Wettbewerb der innovativen Präparate
• Auswahl der Performancetreiber
Die Auswahl der Performancetreiber als Regressoren kann durch eine Marktforschungsstudie gestützt
werden, in welcher die Wirksamkeit einzelner Marketinginstrumente für „Benpro“ durch eine Befragung von Ärzten ermittelt wurde. In der Auswertung wurden die befragten Ärzte entsprechend ihren
Angaben in drei Gruppen eingeteilt: Vielverordner („Esteem for“), gelegentliche Verordner („1-2 Rx“)
und Nichtverordner („No Rx“).494 Die Ergebnisse dieser (qualitativ orientierten) Marktforschung zeigt
Abbildung 4-20: nach der Selbsteinschätzung sowohl von Vielverordnern, gelegentlichen Verordnern
als auch Nichtverordnern zeigt der Besuch eines Pharmareferenten („Sales Representative“) die
grösste Wirkung auf ihr Verordnungsverhalten; dicht dahinter folgt für alle drei Gruppen die Abgabe
eines Arzneimittelmusters („Sample“). Die ebenfalls hoch geschätzte „Scientific Brochure“ kommt in
der Produktbesprechung zum Einsatz und soll die Aussagen des Pharmareferenten einerseits
wissenschaftlich stützen, andererseits aber auch graphisch verdeutlichen.
494
„Rx“ ist das gebräuchliche Kürzel für „Prescription“ bzw. Verordnung.
196
1
2
3
4
5
6
7
Sales Representative
Sample
Medical Press Article
Dinner Discussion
Scientific Brochure
Weekend Seminars
Clinical Experience Program
Congress
Studies
Hospital Recommendation
Mailings
Quality Assurance
Journal Advertising
Electronical Data Info
No Rx
1-2 Rx/week
Esteem for
Telephone
Abbildung 4-20: „Benpro“ – Wirksamkeit von Marketingmassnahmen
nach Selbsteinschätzung von Allgemeinärzten / Praktikern / Internisten495
Sowohl bei gelegentlichen Verordnern als auch bei Nichtverordnern werden ferner Mailings und
Anzeigen in medizinischen Fachzeitschriften überdurchschnittlich geschätzt. Da hierfür allerdings
keine Daten in der erforderlichen, d.h. regional differenzierten Form vorliegen, können diese
Massnahmen in der vorliegenden Auswertung nicht berücksichtigt werden.496
Auffällig ist, dass Vielverordner des Produktes allen Massnahmen für dieses Produkt grundsätzlich
positiver gegenüberstehen als Wenig- oder Nichtverordner; eine grundsätzlich positive Einstellung
zum Produkt scheint sich also auf die Wahrnehmung der eingesetzten Massnahmen zu übertragen.
Besonders aufschlussreich ist daher weniger das Niveau, auf dem die Massnahmen eingeschätzt
werden als vielmehr die relative Positionierung der einzelnen Massnahmen innerhalb einer
Verordnergruppe.
Die folgenden Schätzungen von Regressionskoeffizienten werden entsprechend diesen Ergebnissen
primär mit Besprechungen und Mustern als Regressoren durchgeführt. Da die WochenendFortbildungsveranstaltungen nach oben angeführter Untersuchung nur einen relativ schwachen
Einfluss auf das Verordnungsverhalten haben, aber sehr kostenintensiv sind, soll diese Aussage in
der quantitativen Analyse geprüft werden.
495
496
Diese Auswertung basiert auf einer IDP Panel-Befragung von 583 Ärzten für die MSD Sharp & Dohme GmbH,
12/1998.
Beim Aufbau eines Performance Measurement-Systems kann durch eine erweiterte Datenerfassung auch das
zentrale Direktmarketing einer Auswertung und weiteren Forschungen zugänglich gemacht werden.
197
4.3.2 Schätzung der Regressionskoeffizienten
Entsprechend der vorgestellten Systematik wurde das Datenset zur BPH ausgewertet. Abbildung 4-21
zeigt die Regressionen, die aus den verschiedenen Möglichkeiten der Modellspezifikation ausgewählt
und durchgeführt wurden.
AD-Struktur
Zusammensetzung der
1
AD-Gebiet
Aggregation (Cross
Sectional Units)
M
3
Markt
Deutschland
Märkte
(14)
Schätzung der
Schätzung der
Intercepts
2
Ausprägung von
Kontingenzfaktoren F
Einwohner Apotheken
K
IMS-Mikro-Kreise
(1.845)
Common
a
Common
Intercept
G
Fachärzte
AD-Gebiete
(113)
Cross Section
Specific
Fixed
Intercept
c
Common
Intercept
d
Fixed
Intercept
Abbildung 4-21: Vorgehen der Auswertungen im Datenset „BPH“
Grundsätzlich wurde bei der Auswahl der Variationen dem in Abbildung 4-21 eingezeichneten Pfad
gefolgt:497 Vorwiegend wurden die Schätzpools Gebiets-spezifisch („1“) oder Markt-spezifisch („2“)
gebildet. Da bei der Auswertung die Berücksichtigung der IMS-Mikro-Kreise als Ebene geringster
Aggregation eine zentrale Rolle spielt, wurde sie als primäre Aggregationsebene gewählt:
Regressionsergebnisse dieser Aggregationsebene sind in den Übersichten durch den Buchstaben „K“
(„Kreis“) gekennzeichnet. Schliesslich kennzeichnen die Buchstaben „a“, „c“ oder „d“ die Spezifikation
als Cross Section-spezifische oder Cross Section-übergreifende Schätzung mit spezifischen oder
gemeinsamen Konstanten der Regressionsgleichung. In den folgenden Übersichten werden die
Auswertungsergebnisse mit Hilfe dieser Codierungen gekennzeichnet.
Für die Cross Section-spezifischen Schätzungen war aus zwei Gründen eine Auswahl zu treffen: zum
einen war diese Art der Schätzungen aus einem alle 1.845 IMS-Mikro-Kreise umfassenden Pool
497
Weniger zentrale oder seltener durchgeführte Auswertungen liegen neben dem markierten Pfad, sind aber ebenfalls
durch eine entsprechende Codierung in Abbildung 4-21 gekennzeichnet.
198
technisch nicht möglich; zum anderen sprachen Gründe der Übersichtlichkeit bei der Interpretation
der Ergebnisse für eine Beschränkung der Untersuchungseinheiten. Die Auswahl der Untersuchungseinheiten zur Poolbildung wurde nach folgenden Kriterien vorgenommen:
• Primäre Orientierung an der AD-Struktur, d.h. Auswahl von Regionalmärkten und den
entsprechenden AD-Gebieten.
• Ein Regionalmarkt aus den neuen Bundesländern, zwei aus den alten Bundesländern.
• Möglichkeit, die Pharmareferenten zu den Ergebnissen zu interviewen bzw. das Wissen um
die Merkmale des ehemals eigenen AD-Gebietes zu nutzen.
Über diese an der AD-Struktur orientierten Poolbildung hinaus wurden auch Facharzt-spezifische
Pools gebildet; im Fall des Datensets „BPH“ wurden diese Pools aus IMS-Mikro-Kreisen gebildet, in
denen sich mindestens ein niedergelassener Urologe befindet.
Pools (Anzahl)
Cross Section Unit
Übersicht Deutschland
Märkte 100-1400, D (15) Common Coefficients
IMS-Kreise
Specific Coefficients
Gebiete
D (1)
Common Coefficients
Märkte
Markt 900
Gebiete Markt 900 (8), Common Coefficients
IMS-Kreise
Spec.Coeffs.& Intercepts
Markt 900 (1),
Common Coefficients
IMS-Kreise
Markt 500
Gebiete Markt 500, (8), Common Coefficients
IMS-Kreise
Markt 500, (1),
Common Coefficients
IMS-Kreise
Markt 1100
IMS-Kreise
IMS-Kreise
Facharzt-spezifischer Pool
Pool „Urologen“ (1)
Common Coefficients
IMS-Kreise
Legende:
ü: Berechnung liegt vor
Vorgehen
Besprechungen
Muster
VA Urologen
VA API
2a/K
2c/K
2a/G
2c/G
3a/M
3c/M
ü (15/15)
ü (15/15)
ü (1/1)
-
ü (15/15)
ü (15/15)
ü (1/1)
ü (1/1)
ü (15/15)
ü (15/15)
ü (1/1)
-
ü (12/15)
ü (12/15)
ü (1/1)
-
1a/K
1c/K
1d/K
2a/K
2c/K
2d/K
ü (8/8)
ü (7/8)
ü (7/8)
ü (1/1)
N/C
N/C
ü (8/8)
ü (7/8)
ü (7/8)
ü (1/1)
N/C
N/C
ü (8/8)
N/C
N/C
ü (1/1)
N/C
N/C
ü (8/8)
N/C
N/C
ü (1/1)
N/C
N/C
1a/K
1c/K
1d/K
2a/K
2c/K
2d/K
ü (8/8)
ü (8/8)
ü (8/8)
ü (1/1)
ü (1/1)
ü (1/1)
ü (8/8)
ü (7/8)
ü (7/8)
ü (1/1)
N/C
N/C
ü (8/8)
N/C
N/C
ü (1/1)
N/C
N/C
ü (7/8)
N/C
N/C
ü (1/1)
N/C
N/C
1a/K
1c/K
1d/K
2a/K
2c/K
2d/K
ü (8/8)
ü (8/8)
ü (8/8)
ü (1/1)
ü (1/1)
ü (1/1)
ü (8/8)
ü (8/8)
ü (8/8)
ü (1/1)
ü (1/1)
ü (1/1)
ü (7/8)
N/C
N/C
ü (1/1)
N/C
N/C
ü (8/8)
N/C
N/C
ü (1/1)
N/C
N/C
Fa/K
Fc/K
Fd/K
ü (1/1)
-
ü (1/1)
-
ü (1/1)
-
ü (1/1)
-
(7/8): 7 von 8 Schätzungen
N/C: not computable
- : Schätzung nicht durchgeführt
Abbildung 4-22: Untersuchungsumfang im Datenset „Benpro“ (einfache Regressionen)
199
Die Tabelle zeigt, welche Schätzungen für die ausgewählten Variablen im Datenset BPH durchgeführt
wurden und fasst die Erfolgsquote der Regressionen der Pools und Variationen des Regressionsmodells für die untersuchten Performancetreiber zusammen. Die Spalte „Vorgehen“ enthält die
Codierung entsprechend Abbildung 4-21.
Aus der zusammenfassenden Übersicht können bereits wichtige Erkenntnisse gewonnen werden:
• Schätzungen mit (für alle Cross Section Units) gemeinsamen Korrelationskoeffizienten
können für alle Variablen auf allen Aggregationsebenen geschätzt werden. Nur in
vereinzelten Fällen ist eine Schätzung aufgrund der Beschaffenheit der Daten („Near
Singular Matrix“) nicht möglich.
• Schätzungen mit spezifischen Koeffizienten konnten mit grösserem Erfolg durchgeführt
werden, wenn die Pools entsprechend der Gebiete der ausgewählten Märkte auf der
Aggregationsebene der IMS-Mikro-Kreise (als Cross Section Units) gebildet wurden.
• Spezifische Schätzungen werden scheinbar erschwert, wenn die Pools aus zu vielen Cross
Section Units bestehen.
• Die Schätzungen mit spezifischen Koeffizienten (und auch spezifischen Konstanten) der
Regressionsgleichung waren vor allem bei den häufig durchgeführten
Marketingmassnahmen möglich. Bei den seltener durchgeführten Marketingmassnahmen
führte die Datenlage zur Unlösbarkeit des Schätzverfahrens („Near Singular Matrix“).
Bevor die Auswertungsergebnisse inhaltlich interpretiert werden, sind sie im folgenden Abschnitt auf
ihre Stabilität unter verschiedenen Auswertungsbedingungen zu prüfen.498
4.3.3 Bewertung der Regressionsergebnisse
Bei der Prüfung der Ergebnisse wie auch zur späteren Interpretation wurden – wie bereits einführend
dargestellt – folgende Annahmen getroffen: für die Korrelationskoeffizienten gilt ein Signifikanzniveau
von mindestens 90%; die Konstanten der Regressionsgleichungen befinden sich auf einem
Signifikanzniveau von 99%. Die Regressionsgleichungen werden akzeptiert, wenn mindestens 10%
der Schwankungen durch den Regressor erklärt werden (Adj.R2 ≥ 10%). Schätzungen, welche diese
Bedingungen nicht erfüllen, werden in den folgenden Tabellen durch „n.erf.“ gekennzeichnet.499
498
499
Durchgestrichene Werte der Korrelationskoeffizienten in den Tabellen weisen auf negative Werte des ermittelten
Bestimmtheitsmasses R2 oder Adj.R2 hin, die in dieser Arbeit nicht weiter interpretiert werden.
200
4.3.3.1 Aggregationsebenenkonsistenz
Die Konsistenz der Schätzungen von Korrelationskoeffizienten verschiedener Regressoren über
unterschiedliche Aggregationsebenen wird in diesem Abschnitt für jede der vier ausgewählten
Variablen vorgenommen. Wie im vorstehenden Abschnitt beschrieben, werden folgende Korrelationskoeffizienten sowie Gütemasse der Regressionen verglichen: die Schätzung gemeinsamer Korrelationskoeffizienten für alle IMS-Mikro-Kreise eines Marktes (Code 2a / K) mit der Schätzung gemeinsamer Korrelationskoeffizienten für alle AD-Gebiete (jeweils aus aggregierten IMS-Mikro-Kreisen)
eines Marktes (Code 2a / G).500
• Variablen „Besprechungen“ und „Muster“
Basis für die Diskussion der Ergebnisse bildet Abbildung 4-23: sie stellt die Schätzergebnisse der
jeweiligen Variablen für die einzelnen Märkte sowie für Deutschland insgesamt gegenüber. Die
Analyse der Tabelle führt für beide Variablen, Produktbesprechung und Musterabgabe, zu ähnlichen
Schlüssen:
• Auf dem höher aggregierten Niveau nimmt die Zahl der Pools, in denen die Bedingungen
für das Signifikanzniveau der Korrelationskoeffizienten erfüllt werden, ab: auf der Ebene
der IMS-Mikro-Kreise erfüllen 14 von 15 Schätzpools die Bedingungen, auf Ebene der ADGebiete sind es nur noch 10 (Besprechungen) bzw. 7 (Musterabgabe).
• Hingegen nimmt auf dem höher aggregierten Niveau der AD-Gebiete die Qualität der
Regressionsgleichung zu: das Schätzmass R2 steigt erheblich (vgl. Abbildung 4-23).
• Die Werte der Korrelationskoeffizienten sind auf höher aggregiertem Niveau deutlich
kleiner, die der Konstanten der Regressionsgleichung hingegen um ein Vielfaches (15- bis
25-fach) grösser.
• Die Steigerung der Konstanten der Regressionsgleichung steht etwa in Relation zur
Steigerung der Anzahl der Cross Section Units im Schätzpool; dies ist plausibel, da sich in
den Konstanten der Regressionsgleichung der nicht durch die Variable zu beeinflussende
Teil des Regressanden („Basisumsatz des Gebietes“) ausdrückt. Dieser ist bei höher
aggregierten Cross Section Units (zu Gebieten zusammengefasste IMS-Mikro-Kreise)
natürlich höher als bei nicht aggregierten IMS-Mikro-Kreisen.
500
Vgl. auch Abschnitt 4.3.2 dieses Kapitels.
Pool
D gesamt
100
200
300
400
500
600
700
800
900
1000
1100
1200
1300
1400
D gesamt
100
200
300
400
500
600
700
800
900
1000
1100
1200
1300
1400
Legende:
201
Aggregation: IMS-Mikro-Kreise (Code 2a / K)
Aggregation: AD-Gebiete (Code 2a / G)
Anzahl Cross Coefficient Intercept Adj.R2 Anzahl Cross Coefficient
Intercept
Adj.R2
Section Units
Section Units
Besprechungen
1845
34,09
730,86
0,21
113
13,81
16.160,55
0,79
125
21,26
627,45
0,12
8
n.erf.
13.970,37
0,91
95
35,38
712,13
0,15
8
17,44
12.988,38
0,77
93
33,36
779,02
0,11
8
19,98
12.408,95
0,75
131
52,95
632,63
0,12
8
18,23
16.885,10
0,85
139
60,06
682,58
0,12
8
39,64
17.303,60
0,68
126
23,41
621,52
0,31
8
n.erf.
13.524,70
0,71
140
39,77
927,09
0,26
8
42,92
19.487,03
0,76
173
32,01
651,25
0,14
9
24,58
15.648,20
0,56
182
23,87
982,49
0,28
8
n.erf.
26.389,95
0,81
159
31,70
662,41
0,27
8
13,11
18.163,57
0,90
104
17,08
774,06
0,15
8
n.erf.
13.985,57
0,74
120
50,80
643,28
n.erf.
8
24,81
16.190,98
0,62
139
30,86
724,17
0,14
8
19,14
17.508,43
0,89
119
40,33
598,63
0,18
8
n.erf.
14.678,57
0,65
Muster
1845
23,78
815,66
0,21
113
7,97
16.748,73
0,79
125
13,78
697,45
0,14
8
-10,29
14.331,99
0,91
95
21,46
866,28
0,13
8
13,19
13.714,78
0,72
93
23,70
900,92
0,11
8
11,28
13.246,61
0,73
131
31,48
808,44
0,25
8
8,51
17.703,51
0,83
139
19,15
894,02
n.erf.
8
n.erf.
19.739,06
0,53
126
13,50
683,40
0,29
8
n.erf.
13.618,99
0,72
140
26,30
1.009,98
0,27
8
n.erf.
21.944,42
0,61
173
17,59
728,84
0,13
9
n.erf.
17.770,99
0,46
182
21,66
1.034,26
0,39
8
n.erf.
26.521,05
0,84
159
20,50
740,45
0,30
8
n.erf.
18.902,60
0,91
104
17,43
797,57
0,13
8
n.erf.
13.650,46
0,74
120
42,46
784,14
0,10
8
n.erf.
18.034,26
0,69
139
37,41
725,82
0,13
8
41,44
16.882,83
0,85
119
25,54
700,47
0,15
8
-12,19
15.440,16
0,66
n.erf.: Bedingungen der Auswertung wurden nicht erfüllt.
N/C: not computable
Abbildung 4-23: „Benpro“ – Konsistenz der Korrelationskoeffizienten der Variablen
„Besprechungen“ und „Muster“ bei der Schätzung auf unterschiedlichen Aggregationsebenen
Eine Konzentration auf die Interpretation der Ergebnisse auf Ebene der IMS-Mikro-Kreise erscheint
aufgrund dieser Ergebnisse sinnvoll (Auswertungscode 2a / K, linker Teil der Abbildung 4-23):
• Durch die Schwankungen der Variablen „Produktbesprechungen“ werden 11%-31% der
Umsatzschwankungen mit signifikanten Korrelationskoeffizienten von 17,0 bis 60,0
erklärt.501
• Mit der Variablen „Muster“ werden 11%-39% der Schwankungen des Regressanden mit
Korrelationskoeffizienten zwischen 13,8 und 42,5 erklärt.
501
Der Korrelationskoeffizient besagt, dass eine Steigerung der erklärenden Variablen um 1 Einheit zu einer Steigerung
der erklärten Variable von 17 – 60 Einheiten führt. Zur Interpretation des Korrelationskoeffizienten vgl. auch Abschnitt
4.2.4.
202
• Für diese relativ umfassenden Schätzpools mit 93-182 Cross Section Units errechnen sich
diese Ergebnisse aus einer Vielzahl von Einzelwerten. Die Werte stellen eine Art
gewichtete Mittelwerte dar, die als Anhaltspunkte für spätere Vergleiche dienen können.
Für eine weitere Verwendung bspw. zur Entscheidungsfindung oder zum Benchmarking
sind jedoch detailliertere Analysen über das Verhalten der Schätzverfahren erforderlich.502
Die Gemeinsamkeiten der beiden Variablen „Produktbesprechungen“ und „Muster“ in der statistischen
Auswertung sind auch in ihrer ähnlichen Datenstruktur begründet: die Prozesse, die den Variablen
zugrunde liegen, werden regelmässig und häufig durchlaufen. Vorteilhaft wirkt sich auch auf die
Auswertung aus, dass diese Häufig- und Regelmässigkeit in jedem IMS-Mikro-Kreis eintritt.
• Variablen „Veranstaltung für Urologen“ und „Veranstaltung für Allgemeinärzte / Praktiker /
Internisten“
Bei der Interpretation der Massnahmen „Veranstaltungen für Urologen“ (VA Urologen) und
„Veranstaltung für Allgemeinärzte, Praktiker und Internisten“ (VA API) fällt noch deutlicher auf, dass
auf der höheren Aggregationsebene der AD-Gebiete in wesentlich weniger Schätzpools die
Korrelationskoeffizienten das Signifikanzniveau von 90% erreichen als auf der Aggregationsebene der
IMS-Mikro-Kreise. Bei der Variablen „VA API“ ist die Regression sogar bei drei Schätzpools für keine
der beiden Aggregationsebenen durchführbar (angezeigt durch N/C für „not computable“). Im
einzelnen lassen sich folgende Punkte feststellen:
• Die Korrelationskoeffizienten der Variablen „VA Uro“ nehmen durchweg negative Werte an;
dies ist sachlogisch zunächst einmal nicht gerechtfertigt und erfordert weitere Untersuchungen.
• Wie auch bei den Variablen „Produktbesprechungen“ und „Muster“ wird auf höherem
Aggregationsniveau ein grösserer Teil der Schwankung des Regressanden erklärt als auf
dem Niveau der IMS-Mikro-Kreise: Adj.R2 nimmt auf höherem Aggregationsniveau höhere
Werte an.
• Zwar sind die Korrelationskoeffizienten auch bei diesen beiden Variablen auf dem
detaillierteren Aggregationsniveau kleiner als auf dem Niveau der AD-Gebiete, doch ist der
Unterschied zwischen den Konstanten der Regressionsgleichung nicht mehr so gross wie
bei den Variablen „Besprechungen“ oder „Muster“. Dies dürfte darauf zurückzuführen sein,
dass auch das Verhältnis der Zahl der Veranstaltungen zwischen den Aggregationsniveaus
geringer ist als das Verhältnis der Zahl der Besprechungen oder Muster.
Wie bereits bei den vorherigen Variablen konzentriert sich die Auswertung auch auf die Regressionsergebnisse, die mit IMS-Mikro-Kreisen als Cross Section Units erzielt wurden:
502
203
• Die Streuung der erklärten Variation der Zielvariablen „Umsatz“ liegt für die Variable „VA
Uro“ zwischen 17% und 37%; die entsprechenden Korrelationskoeffizienten nehmen Werte
zwischen -62,3 resp. 122,1 und 425,8 an.
• Für die Variable „VA API“ liegen die Werte für Adj.R2 zwischen 20% und 37%; damit
werden Korrelationskoeffizienten zwischen 34,5 und 242,2 erreicht.
Auch hier bieten die errechneten Korrelationskoeffizienten Anhalts- und Vergleichspunkte für eine
Betrachtung zwischen einzelnen Regionalmärkten; als Entscheidungsgrundlage für einzelne IMSMikro-Kreise oder AD-Gebiete können sie bei einer so umfangreichen Zusammenfassung von Cross
Section Units nur bedingt dienen.
Pool
D gesamt
100
200
300
400
500
600
700
800
900
1000
1100
1200
1300
1400
D gesamt
100
200
300
400
500
600
700
800
900
1000
1100
1200
1300
1400
Legende:
Intercept
Adj.R2
Section Units
Section Units
Veranstaltung für Urologen
1845
180,28
927,64
0,30
113
-222,79
17.760,20
0,83
125
139,93
767,01
0,25
8
-199,49
14.236,76
0,90
95
n.erf.
1.039,24
0,27
8
-390,76
15.213,41
0,71
93
157,96
1.059,75
0,20
8
n.erf.
14.444,20
0,78
131
365,67
976,86
0,44
8
n.erf.
18.841,61
0,90
139
-62,27
1.044,86
0,33
8
-644,03
21.398,20
0,58
126
219,40
743,88
0,26
8
n.erf.
13.811,26
0,78
140
329,97
1.131,83
0,36
8
n.erf.
23.211,16
0,72
173
181,54
794,51
0,17
9
n.erf.
18.090,08
0,60
182
122,11
1.099,12
0,37
8
n.erf.
27.487,36
0,84
159
271,55
803,71
0,36
8
n.erf.
19.078,05
0,90
104
314,11
882,42
0,21
8
n.erf.
14.333,26
0,80
120
130,98
987,67
0,32
8
n.erf.
18.815,40
0,85
139
425,79
875,37
0,29
8
n.erf.
18.467,99
0,82
119
331,24
807,68
0,21
8
n.erf.
15.443,63
0,72
Veranstaltung für Allgemeinärzte / Praktiker / Internisten
1845
92,05
933,39
0,31
113
159,18
17.501,71
0,82
125
N/C
N/C
N/C
8
N/C
N/C
N/C
95
n.erf.
1.035,56
0,26
8
n.erf.
15.009,20
0,70
93
N/C
N/C
N/C
8
N/C
N/C
N/C
131
N/C
N/C
N/C
8
N/C
N/C
N/C
139
97,66
1.026,97
0,29
8
134,39
20.800,03
0,38
126
148,36
751,27
0,36
8
189,35
13.759,94
0,78
140
n.erf.
1.138,58
0,35
8
n.erf.
23.082,74
0,72
173
292,19
788,13
0,20
9
674,93
17.341,93
0,80
182
n.erf.
1.105,88
0,40
8
n.erf.
27.456,47
0,84
159
52,88
811,64
0,37
8
n.erf.
19.168,94
0,89
104
34,57
885,86
0,21
8
n.erf.
14.322,76
0,80
120
n.erf.
989,36
0,30
8
5.650,29
18.637,42
0,85
139
90,96
884,57
0,30
8
n.erf.
18.832,05
0,88
119
72,93
813,07
0,21
8
-6.887,95
15.382,95
0,74
N/C: not computable
Abbildung 4-24: „Benpro“ – Konsistenz der Korrelationskoeffizienten der beiden Variablen
„Veranstaltungen“ bei der Schätzung auf unterschiedlichen Aggregationsebenen
• Lessons learned
Die entscheidende Erkenntnis dieser Prüfung ist, dass die Regressionsergebnisse nicht vergleichbar,
teilweise sogar widersprüchlich sind, wenn als Dateninput die Ergebnisse unterschiedlicher
204
Aggregationsebenen eingesetzt werden. Dies bedeutet, dass für die gleichen Inputfaktoren
(Besprechungen, Muster etc.) eines Regionalmarktes unterschiedliche Regressionskoeffizienten mit
anderen Vertrauensniveaus und Standardabweichungen in Abhängigkeit vom Aggregationsniveau der
Cross Section Units (IMS-Mikro-Kreise oder AD-Gebiete) ermittelt werden, obwohl summarisch die
gleichen Aktivitäten vollständig in die Berechnung einfliessen. Das Ganze verhält sich also anders als
die Summe der Teile.503 Die Tabellen Abbildung 4-23 und Abbildung 4-24 haben dies im Detail
verdeutlicht.504 Die Schätzungen der Korrelationskoeffizienten sind in diesem Datenset also nicht
konsistent über verschiedene Aggregationsniveaus.
Darüber hinaus wird die Vermutung erhärtet, dass sich die Qualität der Schätzungen verbessert,
wenn die den Inputfaktoren zugrundeliegenden Prozesse auf dem Aggregationsniveau der
analysierten Cross Section Units regelmässig ablaufen. Die Analyse der Performancetreiber
„Besprechungen“ und „Muster“ kann auf dem detaillierten Niveau der IMS-Mikro-Kreise durchgeführt
werden und ist dadurch gut in ein vertriebsorientiertes Performance-Cockpit zu integrieren.
Dies bedeutet aber auch, dass eine Analyse von Veranstaltungen auf Ebene der IMS-Mikro-Kreise
Cross Section-spezifisch wahrscheinlich „ungünstiger“ durchzuführen ist als auf dem höher aggregierten Niveau der AD-Gebiete oder Regionalmärkte. Diese Vermutung wird gestützt durch die
Tatsache, dass bei den folgenden Cross Section-spezifischen Regressionen zur Prüfung der Schätzpool- und Schätzverfahrenkonsistenz auf Ebene der IMS-Mikro-Kreise für die beiden Variablen der
Veranstaltungen keine Ergebnisse zu berechnen waren.
4.3.3.2 Schätzpoolkonsistenz
Die Prüfung, ob und inwiefern die Schätzergebnisse konsistent sind, wenn für dieselben Cross
Section Units die Regression aus unterschiedlichen Schätzpools berechnet wird, kann nur für die
Variablen „Produktbesprechungen“ und „Muster“ durchgeführt werden: nur bei diesen Variablen war
eine Schätzung auf Ebene der IMS-Mikro-Kreise sowohl aus Pools, welche einzelne AD-Gebiete
eines Marktes abbilden (G_...), als auch aus einem den gesamten Markt zusammenfassenden Pool
(M_...) möglich (vgl. Abbildung 4-22). Die Regressionen wurden mit zwei verschiedenen
Spezifikationen des Schätzverfahrens (jeweils mittlerer und unterer Teil der Tabellen im Anhang) in
den drei ausgewählten Regionalmärkten mit jeweils 8 AD-Gebieten durchgeführt. Die Tabellen
Abbildung A-22 und Abbildung A-25 zeigen die Ergebnisse für den Markt 1100 insgesamt sowie
503
504
Das Verhalten dieses Indikators entspricht damit im übrigem dem vieler anderer Performance Measures, bei denen
die Grundgesamtheit verändert wird. Dabei wird vor allem an Marktanteile gedacht, die ebenfalls sensitiv zum
geographischen Zuschnitt der Bezugsgebiete sind.
Für weitere Angaben zu den einzelnen Schätzungen vgl. die detaillierten Tabellen im Anhang 7.
205
detailliert für seine AD-Gebiete.505 Neben ausgewählten statistischen Schätzmassen werden für jeden
Schätzpool Minimum, Maximum und Durchschnittswert der signifikanten positiven Koeffizienten, der
signifikanten negativen Koeffizienten sowie ggf. der Konstanten C dargestellt.506
• Variable „Produktbesprechungen“ im Markt 1100
Bei der Analyse der Ergebnisse des Verfahrens mit Cross Section-spezifischen Koeffizienten, aber für
den gesamten Schätzpool gemeinsamen Konstanten, können für die positiven Koeffizienten folgende
Beobachtungen gemacht werden (vgl. mittlerer Teil der Abbildung A-22):
• Der kleinste Korrelationskoeffizient des umfassenderen Pools liegt innerhalb des
Spektrums der Minimalwerte der Koeffizienten der weniger umfassenden Pools.
• Der Durchschnitt der Korrelationskoeffizienten des umfassenderen Pools liegt innerhalb
des Spektrums der Durchschnitte der Koeffizienten der weniger umfassenden Pools.
• Der grösste Korrelationskoeffizient des umfassenderen Pools liegt über den Maximalwerten
der Koeffizienten der weniger umfassenden Pools.
• Fazit: Der umfassendere Pool (M_...) schätzt (beim Cross Section-spezifischen
Schätzverfahren) tendenziell höhere Korrelationskoeffizienten als die weniger IMS-MikroKreise umfassenden Pools der AD-Gebiete (G_...). In der Tendenz wird dies auch durch
die Ergebnisse eines weiteren Marktes bestätigt (vgl. Abbildung A-21 im Anhang 7.2).
Bei der Interpretation der negativen signifikanten Korrelationskoeffizienten gelangt man für die
Variable „Produktbesprechungen“ zu den gleichen Ergebnissen. Die Konstante C der Regression aus
dem umfassenderen Pool liegt innerhalb des Bereichs der Konstanten, die aus Regressionen aus den
Pools der einzelnen Gebiete errechnet werden. Auch die Werte der Statistiken zur
Regressionsgleichung liegen für die Regression des Gesamtmarktes innerhalb der Spanne, welche
durch die Werte der Regressionen der einzelnen Märkte gebildet wird.
Eine Analyse gleicher Art kann auch für das Verfahren erstellt werden, bei dem die Regression mit
Cross Section-spezifischen Koeffizienten und spezifischen Konstanten durchgeführt wird (unterer Teil
der Abbildung A-22):
• Der kleinste Korrelationskoeffizient des umfassenderen Pools liegt am unteren Ende des
505
506
Entsprechend sind auch die Ergebnisse für den Markt 0700 und den Markt 0900 in Abschnitt 8.2 im Anhang
aufgeführt.
Da sich auch die nächste Prüfung (Schätzverfahrenkonsistenz) auf diese Tabellen bezieht, beinhalten sie ausserdem
die Ergebnisse von drei (bezüglich der Cross Section Units unterschiedlich verfahrender) Regressionen: 1.
Regression mit gemeinsamen Koeffizienten und Konstanten, 2. Regression mit spezifischen Koeffizienten und
gemeinsamen Konstanten und 3. Regression mit spezifischen Koeffizienten und spezifischen Konstanten. Vgl. hierzu
auch Abschnitt 4.3.2.
206
• Der grösste Korrelationskoeffizient des umfassenderen Pools liegt am oberen Ende oder
über den Maximalwerten der Koeffizienten der weniger umfassenden Pools.
• Fazit: Umfassendere Pools (M_...) umfassen in ihrer Schätzung beim Cross Sectionspezifischen Schätzverfahren mit spezifischen Konstanten tendenziell das gesamte
Wertespektrum jener Korrelationskoeffizienten, die aus den weniger IMS-Mikro-Kreise
umfassenden Pools der AD-Gebiete (G_...) geschätzt werden. Auch dies wird in der
Tendenz bei Analyse der Ergebnisse eines weiteren Marktes bestätigt (vgl. Abbildung A-21
im Anhang).
Die Betrachtung der negativen signifikanten Korrelationskoeffizienten führt für diese Variable zu den
gleichen Schlüssen. Für die spezifisch geschätzte Konstante C gilt analog, dass ihre Schätzwerte aus
der Regression aus dem umfassenderen Pool jeweils dem kleinsten Wert des Minimums resp. dem
grössten Wert des Maximums der Schätzungen aus den kleineren Pools entsprechen.
Die Werte der Statistiken zur Regressionsgleichung liegen auch bei einer Schätzung von spezifischen
Konstanten für die Regression des Gesamtmarktes innerhalb der Spanne, die durch die Werte der
Regressionen der einzelnen Märkte gebildet wird.
• Variable „Muster“ im Markt 1100
Für die Variable „Muster“ kann sich die Prüfung auf Schätzpoolkonsistenz nur auf einen
Regionalmarkt beziehen, da die entsprechenden Schätzungen für die beiden anderen ausgewählten
Märkte nicht zu berechnen waren. Die Ergebnisse der Analyse führen für diesen Markt zu den
gleichen Schlüssen, wie sie bereits für die Variable „Produktbesprechungen“ dargelegt wurden.
Abbildung A-25 zeigt die Werte im einzelnen. Der folgende Abschnitt fasst die Ergebnisse dieser
Prüfung für die Variablen „Produktbesprechungen“ und „Muster“ zusammen.
• Lessons learned
Anhand von zwei Variablen und verschiedenen Regionalmärkten wurde geprüft, inwiefern sich die
Schätzwerte der Korrelationskoeffizienten der Regressoren für gleiche Cross Section Units unter dem
Einfluss der Zusammensetzung der Schätzpools verändern. Für Cross Section-spezifische
Schätzungen mit gemeinsamen Konstanten konnte folgendes festgestellt werden:
• Regressionen aus umfassenderen Pools führen für die Cross Sections zu einem Intervall
von tendenziell höheren signifikanten Korrelationskoeffizienten.
• Die Konstante der Regressionsgleichung des umfassenderen Pools liegt innerhalb des
Wertespektrums der Konstanten der weniger umfassenden Pools.
• Auch die Statistiken zu den Regressionsgleichungen liegen für den umfassenderen Pool
innerhalb des Wertespektrums der Ergebnisse aus den weniger umfassenden Pools.
207
Cross Section-spezifische Schätzungen mit spezifischen Konstanten führen auch bei umfassenderen
Schätzpools zu Ergebnissen, die hinsichtlich der Werte der Koeffizienten weitgehend konsistent mit
jenen der weniger umfassenden Pools sind:
• Bei Cross Section-spezifischen Schätzungen mit spezifischen Konstanten umfassen die
Regressionen aus umfassenderen Pools das gesamte Wertespektrum der Korrelationskoeffizienten von Regressionen aus Pools mit weniger Cross Section Units.
• Die Konstanten der Regressionsgleichung des umfassenderen Pools decken mit ihren
Minimal- und Maximalwerten analog zu den Korrelationskoeffizienten den gesamten
Wertebereich der Konstanten der weniger umfassenden Pools ab.
• Die Statistiken zu den Regressionsgleichungen liegen für den umfassenderen Pool
Die Ergebnisse dieser Analyse führen zu wesentlichen Erkenntnissen zum Verständnis des
Verfahrens der Pooled Time Series Regression: die Schätzungen mit gemeinsamen Intercepts für den
gesamten Pool zeigen, dass die geschätzten Korrelationskoeffizienten des Regressors sich mit der
Zusammensetzung des Schätzpools verändern; dies erscheint plausibel, da durch eine Veränderung
des Schätzpools eine neue gemeinsame Konstante der Regressionsgleichung ermittelt werden muss.
Eine neue Konstante ermöglicht aber auch gleichzeitig eine neue Schätzung der Cross Sectionspezifischen Korrelationskoeffizienten.
Aus den Ergebnissen der Schätzungen mit Cross Section-spezifischen Konstanten kann die
Vermutung abgeleitet werden, dass die Werte der geschätzten Korrelationskoeffizienten unabhängig
von der Zusammensetzung des Schätzpools konstant sind, sich jedoch hinsichtlich ihres
Signifikanzniveaus unterscheiden und daher bei einer Spezifikation des Verfahrens als gültige
Regressionen, bei einer anderen Spezifikation als ungültige Regressionen in die Auswertung
einfliessen.507
Bevor jedoch Schlussfolgerungen gezogen werden können, nach welchen Grundsätzen die Pools
gebildet werden sollten, sind auch die Ergebnisse der Schätzungen bei Variation der Verfahren
miteinander zu vergleichen. Die Ergebnisse dieses Abschnittes zeigen bereits, dass hier Unterschiede
bestehen.
4.3.3.3 Schätzverfahrenkonsistenz
Einleitend wurden die verschiedenen Variationsmöglichkeiten des Schätzverfahrens der Pooled Time
Series Regression vorgestellt.508 Aus diesen Möglichkeiten wurden drei Regressionstypen für die
Auswertung ausgewählt, deren Ergebnisse in diesem Abschnitt auf ihre Übereinstimmung geprüft
507
508
Diese Fragestellung kann an dieser Stelle nicht weiter vertieft werden, wird aber an anderem Ort aufgegriffen. Vgl.
Abschnitt 4.3.3.5 sowie bestätigend auch Abschnitt 4.4.3.2.
208
werden sollen. Die auch im vorhergehenden Abschnitt verwendeten Tabellen (vgl. Abbildung A-22 für
die Variable „Besprechungen“ und Abbildung A-25 für die Variable „Muster“) zeigen die Schätzwerte
resp. bei Cross Section-spezifischen Schätzungen die Spannen, in denen sich die Schätzwerte
bewegen, für folgende Variationen des Schätzverfahrens:
• Schätzung eines gemeinsamen Korrelationskoeffizienten für alle Cross Section Units des
Über diese Tabellen hinaus werden bei der Auswertung die ebenfalls im Anhang abgebildeten
Ergebnisse der Schätzungen für die beiden anderen Regionalmärkte hinzugezogen.509 Die Ergebnisse der unterschiedlichen Spezifikationen des Verfahrens in der Anwendung auf dieselben Pools
werden primär für jene Pools verglichen, welche die IMS-Mikro-Kreise eines Marktes (M...) als Cross
Section Units zusammenfassen.510
• Variable „Produktbesprechungen“
Für die Variable „Produktbesprechungen“ stehen nur von zwei Regionalmärkten Schätzergebnisse
zur Verfügung, da aus dem Pool des Marktes 0900 keine Cross Section-spezifische Regression
möglich war. Die Analyse der anderen Märkte (1100 und 0500) kommt zu folgenden Ergebnissen:
• Der Korrelationskoeffizient der gemeinsamen Regression aller Cross Section Units ist
deutlich kleiner als die jeweiligen Mittelwerte der Cross Section-spezifischen Korrelationskoeffizienten der beiden anderen Schätzverfahren.
• Auch die Konstante der Regressionsgleichung der gemeinsamen Regression aller Cross
Section Units wird deutlich kleiner geschätzt als die jeweiligen Mittelwerte der Cross
Section-spezifischen Korrelationskoeffizienten der beiden anderen Schätzverfahren.
• Gleiches gilt für die Gütemasse der Schätzung: R2 und Adj.R2 nehmen bei der Cross
Section-spezifischen Schätzung mit spezifischen Intercepts die höchsten Werte an, gefolgt
von der Cross Section-spezifischen Schätzung mit gemeinsamen Intercepts. Vergleichsweise am geringsten wird die Veränderung des Regressanden durch die Variable „Produktbesprechungen“ mit der Schätzung von gemeinsamen Koeffizienten und Intercepts erklärt.
Diese Aussage ist unabhängig von der Zusammensetzung der Pools und gilt grundsätzlich
für das Verfahren.
509
510
Vgl. für die Variable „Produktbesprechungen“ Abbildung A-20 und Abbildung A-21 sowie für die Variable „Musterabgaben“ Abbildung A-23 und Abbildung A-24 und Anhang 7.2
Der Vergleich der Ergebnisse von korrespondierenden AD-Gebieten in den entsprechend gebildeten Schätzpools
wird an dieser Stelle nur mit sekundärem Interesse verfolgt.
209
• Auch der Durbin-Watson-Indikator als Mass für Autokorrelation ersten Grades
verschlechtert sich entsprechend dieser Reihenfolge.
• Die Mittelwerte, Minima und Maxima der Cross Section-spezifischen Korrelationskoeffizienten erreichen bei Verfahren mit spezifischen Koeffizienten, aber gemeinsamen
Konstanten die jeweils höchsten Werte.511
• Analog werden im Falle der negativen signifikanten Koeffizienten bei diesem Verfahren die
jeweils kleineren Werte geschätzt.
Aus diesen Erkenntnissen resultiert die Überlegung, dass eine höhere „Verdichtung“, d.h. eine
allgemeinere Formulierung der Regressionsgleichung, zu moderateren Schätzungen signifikanter
Korrelationskoeffizienten führt als Regressionen, die mit einem höheren Detaillierungsgrad (Cross
Section-spezifische Schätzung von Korrelationskoeffizienten und Intercepts) geschätzt werden.
Gleichwohl liegen die Schätzergebnisse der Regression mit gemeinsamen Koeffizienten und
Intercepts eher im Bereich der Ergebnisse der spezifischen Regression beider Elemente als im
Bereich der Schätzergebnisse „spezifische Koeffizienten / gemeinsame Intercepts“.
Wenn diese empirisch begründete Annahme auf Basis weiterer Datensätze gefestigt werden kann,
bedeutet dies, dass die Regression mit gemeinsamen Koeffizienten und Intercepts eine relativ gute
Approximation einer detaillierten Schätzung darstellt und seine Korrelationskoeffizienten zum
marketingorientierten Performance Measurement und als Basis für ein Performance-Benchmarking
herangezogen werden können.
Der nächste Teil dieses Abschnitts untersucht im analogen Vorgehen die Variable „Muster“ und wird
zeigen, ob die oben formulierten Vermutungen aufrechterhalten werden können.
• Variable „Muster“
Die Auswertung der Variablen „Muster“ kann sich beim Vergleich der Schätzergebnisse nur auf einen
Markt stützen, bei dem alle drei Schätzverfahren durchgeführt werden konnten (vgl. Abbildung
A-25).512 Die Auswertung führt zu folgenden Schlüssen:
• Auch hier wird die Konstante der Regressionsgleichung der gemeinsamen Regression aller
Cross Section Units deutlich kleiner geschätzt als die jeweiligen Mittelwerte der Cross
Section-spezifischen Korrelationskoeffizienten der beiden anderen Schätzverfahren.
511
512
Beim Vergleich der Ergebnisse der entsprechend der AD-Gebiete gebildeten Schätzpools wird diese Feststellung in
der Grundaussage, wenn auch nicht durchgängig, gestützt. Vgl. hierzu auch die entsprechend Abbildung A-22 sowie
Abbildung A-20 und Abbildung A-21.
Vgl. auch die Tabellen Abbildung A-23 und Abbildung A-24 in Anhang 7.2.
210
• Gleiches gilt für die Gütemasse der Schätzung: R2 und Adj.R2 nehmen bei der Cross
Section-spezifischen Schätzung mit spezifischen Intercepts die höchsten Werte an, gefolgt
von der Cross Section-spezifischen Schätzung mit gemeinsamen Intercepts. Vergleichsweise am geringsten wird die Veränderung des Regressanden durch die Variable „Muster“
mit der Schätzung von gemeinsamen Koeffizienten und Intercepts erklärt. Diese Aussage
gilt beim Vergleich von gleichen Pools grundsätzlich für die Verfahren.
• Tendenziell verschlechtert sich auch hier der Durbin-Watson-Indikator als Mass für
Autokorrelation ersten Grades entsprechend dieser Reihenfolge.
• Die Mittelwerte, Minima und Maxima der Cross Section-spezifischen Korrelationskoeffizienten erreichen bei Verfahren mit spezifischen Koeffizienten, aber gemeinsamen
Konstanten die jeweils höchsten Werte.513
• Für die negativen signifikanten Koeffizienten werden bei diesem Verfahren jeweils die
kleineren Werte geschätzt.
• Lessons learned
Das Verfahren mit Cross Section-spezifischen Koeffizienten und spezifischen Konstanten scheint im
Spektrum der signifikanten Regressionskoeffizienten die positiven Korrelationskoeffizienten am
höchsten und die negativen Koeffizienten am kleinsten zu schätzen. Dies bedeutet, dass es der
erklärenden Variablen einen vergleichsweise stärkeren Einfluss zuweist als dies die beiden anderen
Verfahren tun. Diese Feststellung wird auch gestützt durch die Tatsache, dass die Masse für die Güte
der Schätzung (R2 und Adj.R2) bei diesem Verfahren die höchsten Werte annehmen.
Obwohl Schätzungen mit gemeinsamen Koeffizienten und Intercepts eine wesentlich schlechtere
Qualität der Gütemasse der Regressionsgleichung aufweisen, liegen die mit diesem Verfahren
geschätzten Korrelationskoeffizienten relativ näher bei jenen Koeffizienten, die mit dem Verfahren mit
Cross Section-spezifischen Koeffizienten und Intercepts (mit relativ hohen Gütemassen) geschätzt
werden. Sie werden daher als sinnvolle Approximation bestätigt und können im Rahmen des
Performance Measurements entsprechend genutzt werden.
Die Wahl des Verfahrens ist aber im wesentlichen abhängig davon, zu welchem Zweck die
Schätzergebnisse genutzt werden sollen: bei einem grundsätzlichen Vergleich von
Marketingmassnahmen sind andere Faktoren von Bedeutung als bei einem spezifischen Vergleich
von Massnahmen innerhalb eines Gebietes; wieder ein anderes Verfahren kann für den Vergleich
unterschiedlicher Gebiete miteinander adäquat sein.
513
Für die Mittelwerte und Maxima gilt dies auch für den Vergleich der Ergebnisse der entsprechend der AD-Gebiete
zusammengesetzen Schätzpools; bei den Minima wird diese Aussage nur eingeschränkt gestützt. Vgl. hierzu auch
die entsprechend Abbildung A-25 sowie Abbildung A-23 und Abbildung A-24.
211
4.3.3.4 Praxistauglichkeit: Anzahl signifikanter Ergebnisse
Für den Einsatz in einem regulären Performance Measurement-System ist es von wesentlicher
Bedeutung, dass bei der statistischen Auswertung a) eine bestimmte Anzahl von Regressionen
durchführbar ist, deren Ergebnisse b) signifikant sind und c) im Sinne eines Performance
Measurements interpretiert werden können. Anhand der ausgewählten Regionalmärkte des Datensets
BPH wird in diesem Abschnitt geprüft, wie gross der Anteil interpretierbarer Regressionsergebnisse
bei einer Cross Section-spezifischen Auswertung der Variablen ist; dies wird sowohl in Abhängigkeit
vom Schätzverfahren (Cross Section-spezifische und Schätzpool-gemeinsame Konstanten der
Regressionsgleichung) als auch von der Zusammensetzung des Schätzpools (Zusammenfassung von
IMS-Mikro-Kreisen nach Märkten oder AD-Gebieten) geprüft.
Neben der Erfüllung des festgelegten Signifikanzniveaus für die Korrelationskoeffizienten (mindestens
90%) durch eine massgebliche Zahl von Korrelationskoeffizienten ist auch die Erfüllung des
sachlogischen Zusammenhangs wichtig: für den betrachteten Bereich wird – gestützt durch die
Erfahrungen im Arzneimittelmarketing und –vertrieb – angenommen, dass zusätzliche Massnahmen
in der Regel auch zusätzlichen Umsatz generieren. Eine plausible Schätzung berechnet daher
Korrelationskoeffizienten mit positiven Werten.
Negative Korrelationskoeffizienten hingegen können Hinweise auf Besonderheiten oder irreguläre
Einflüsse im betrachteten Gebiet beinhalten; die jeweiligen Gebiete sind entsprechend zu prüfen,
indem weitere (qualitative, dezentral vorliegende) Informationen bei der Interpretation hinzugezogen
werden.
Für die Variable „Produktbesprechungen“ können die in Abbildung A-28 dargestellten Ergebnisse zu
folgenden Aussagen verdichtet werden; die Werte in Klammern geben die entsprechenden
Ergebnisse für die Regionalmärkte 0900 resp. 0500 an (vgl. hierzu Abbildung A-26 und Abbildung
A-27 im Anhang 7.3):
• Sowohl aus dem umfassenderen Pool des Marktes als auch aus den einzelnen Pools der
Gebiete werden deutlich mehr signifikante Korrelationskoeffizienten beim Verfahren mit
gemeinsamen Konstanten der Regressionsgleichung geschätzt als beim Verfahren mit
spezifischen Konstanten der Regressionsgleichung.
• Bei der Regression mit einer gemeinsamen Konstanten werden in der Summe der
einzelnen kleineren Pools mehr signifikante Korrelationskoeffizienten ermittelt als im
entsprechenden umfassenden Pool; bei der Schätzung mit spezifischen Intercepts
hingegen ist es umgekehrt.514
514
Diese Feststellung wird eingeschränkt durch die Schätzungen mit spezifischen Konstanten im Regionalmarkt 0500:
hier wird aus den einzelnen Pools eine geringfügig grössere Anzahl signifikanter Korrelationskoeffizienten geschätzt
wie aus dem umfassenden Pool. Vgl. hierzu Abbildung A-27 im Anhang 7.3.
212
• Bei der Regression mit gemeinsamen Konstanten werden für 36%-58% (33%-61% / 37%60%) der IMS-Mikro-Kreise des betrachteten Marktes in den Pools der AD-Gebiete positive
Korrelationskoeffizienten ermittelt; bei der Schätzung aus dem Pool des gesamten Marktes
sind es 43% (N/C / 45%).
• Bei der Regression mit gemeinsamen Konstanten erreichen zwischen 6% und 50% (11%37% / 7%-39%) der IMS-Mikro-Kreise in den Pools der AD-Gebiete das Signifikanzniveau
nicht; aus dem Gesamtmarkt-Pool sind es 15% (N/C / 19%).
• Negative Korrelationskoeffizienten werden bei beiden Verfahren für mehr IMS-Mikro-Kreise
in den umfassenderen Pools geschätzt als in der Summe der kleineren Pools.
• Wie bereits an anderer Stelle festgestellt, bewegen sich bei beiden Verfahren die
statistischen Gütemasse der umfassenderen Pools im Rahmen der Werte jener Pools, die
sich aus weniger IMS-Mikro-Kreisen zusammensetzen.
Aus den Ergebnissen der für insgesamt 24 AD-Gebiete und 425 IMS-Mikro-Kreise durchgeführten
Regressionen kann zusammenfassend geschlossen werden, dass Cross Section-spezifische
Schätzungen mit spezifischen Intercepts zu weniger signifikanten Koeffizienten führen als solche
Schätzungen mit einer gemeinsamen Konstanten der Regressionsgleichung. Ferner ist festzustellen,
dass sich für jedes AD-Gebiet für mindestens ein Drittel der dort zugehörigen IMS-Mikro-Kreise
positive Korrelationskoeffizienten mit einem hinreichenden Vertrauensniveau schätzen lassen.
Zusammen mit den negativen, ebenfalls signifikanten Koeffizienten, aber auch für sich alleine, bildet
diese Anzahl eine Basis, um Qualität und Frequenz der eigenen Aktivitäten in den jeweiligen Gebieten
zu interpretieren. Durch den Einbezug weiterer Informationen sowohl des Performance-Cockpits wie
der Markt- und Wettbewerbsentwicklung, aber auch zu Zielgruppenselektion und Aktivitäten des
Wettbewerbs, wird diese Interpretation ergänzt.
Analog zur vorhergehenden Untersuchung sind auch die Daten der Variablen „Muster“ zu
untersuchen, für wie viele IMS-Mikro-Kreise signifikante Korrelationskoeffizienten mit den unterschiedlichen Verfahren aus den jeweiligen Schätzpools ermittelt werden können; die Werte in
Klammern geben wiederum die entsprechenden Ergebnisse für die Regionalmärkte 0900 resp. 0500
an (vgl. hierzu Abbildung A-29 und Abbildung A-30 im Anhang 7.3):
• Hinsichtlich der Anzahl von signifikanten Korrelationskoeffizienten in den beiden
eingesetzten Verfahren kann keine gesicherte Aussage getroffen werden, da nur für einen
aus einem Regionalmarkt gebildeten Pool Regressionen möglich waren. Hier erzielt das
Verfahren mit gemeinsamen Intercepts insgesamt mehr signifikante (positive und negative)
Korrelationskoeffizienten.
• Bei gleichem Verfahren werden sowohl in dem Markt-basierten Pool als auch in der
Summe der Gebiets-basierten Pools etwa gleich viele signifikante Korrelationskoeffizienten
geschätzt.
213
• Bei der spezifischen Regression mit gemeinsamen Konstanten werden für 33%-58% (28%47% / 22%-56%) der IMS-Mikro-Kreise des betrachteten Marktes in den Pools der ADGebiete positive Korrelationskoeffizienten ermittelt; bei der Schätzung aus dem Pool des
gesamten Marktes sind es 43% (N/C / N/C).
• Bei der spezifischen Regression mit gemeinsamen Konstanten erreichen zwischen 8% und
40% (6%-39% / 0%-57%) der IMS-Mikro-Kreise in den Pools der AD-Gebiete das
Signifikanzniveau nicht; aus dem Gesamtmarkt-Pool sind es 15% (N/C / N/C).
• Negative Korrelationskoeffizienten werden bei beiden Verfahren für mehr IMS-Mikro-Kreise
eher in den umfassenderen Pools geschätzt als in der Summe der kleineren Pools.
• Wie bereits an anderer Stelle ebenfalls für die Variable „Muster“ ermittelt wurde, bewegen
sich bei beiden Verfahren die statistischen Gütemasse der umfassenderen Pools im
Rahmen der Werte der Pools, die sich aus weniger IMS-Mikro-Kreisen zusammensetzen.
• Lessons learned
Unter dem Aspekt der Einsatzfähigkeit im Performance Measurement, primär gemessen an der
Anzahl signifikanter Korrelationskoeffizienten, ist für beide Variablen das Schätzverfahren mit
gemeinsamen Konstanten der Regressionsgleichung vorzuziehen: hier ist die Anzahl signifikanter
Korrelationskoeffizienten unabhängig von der Zusammensetzung der Pools in allen drei geprüften
Märkten deutlich höher.
Dieser Vorteil wird auch durch den leicht geringeren Erklärungsgehalt der Regressionsgleichung
gegenüber dem Verfahren mit Cross Section-spezifischen Intercepts (gemessen an R2 und Adj.R2)
nicht geschmälert. Allerdings muss bei der Wahl dieses Verfahrens – summarisch über alle
untersuchten Schätzpools betrachtet - auch eine leichte Steigerung des Durbin-Watson-Wertes als
Indikator für Autokorrelation ersten Grades in Kauf genommen werden. Da dieser Indikator aber bei
der Beurteilung der einzelnen Schätzpools in die detaillierte Interpretation einzubeziehen ist, können
die Aussagen aufgrund eines zu hohen oder zu niedrigen Wertes dieses Indikators an gegebener
Stelle relativiert werden. Die entsprechenden Verfahren sind allein aufgrund dieser Tatsache nicht
pauschal als ungeeignet zu verwerfen.
Bei Regressionen aus kleineren Pools (basierend auf den AD-Gebieten) werden in der Summe
regelmässig mindestens gleich viele oder mehr signifikante Koeffizienten berechnet als aus den
umfassenderen Schätzpools (Regionalmarkt-basiert). Für einen Vergleich der IMS-Mikro-Kreise ist
daher diese Art der Gebiets-basierten Poolbildung vorzuziehen, wenn die Zahl der signifikanten
Vergleichsobjekte maximiert werden soll.
4.3.3.5 Zusammenfassende Beurteilung von Auswertungsverfahren und Auswertungsergebnissen
Die Untersuchung der Auswertungsergebnisse des Datensets „BPH“ hat gezeigt, dass die mit dem
Auswertungsverfahren Pooled Time Series Regression geschätzten Ergebnisse nicht bedingungslos
214
stabil sind. Vielmehr ist es notwendig, die Voraussetzungen der Schätzung, die Zusammensetzung
der Daten und die Spezifikation des Schätzverfahrens zu kennen, um die Ergebnisse im Hinblick auf
die angestrebte Zielsetzung zutreffend einsetzen zu können.
• Aggregationsebenen
Die Regression von Daten unterschiedlicher Aggregationsebenen führt bei gleichen Variablen und
gleichem Umfang der Untersuchungseinheiten zu deutlich differierenden Schätzergebnissen; daraus
wird geschlossen, dass die Ergebnisse nicht vergleichbar sind, wenn sie auf unterschiedlichen
Aggregationsniveaus geschätzt wurden.
Cross Section-spezifische Schätzungen erfordern eine regelmässige Durchführung der
auszuwertenden Massnahmen; für Massnahmen, die – bezogen auf eine Untersuchungseinheit –
seltener durchgeführt werden, sind daher entweder für Cross Section-spezifische Schätzungen
Regressionen auf höher aggregiertem Niveau oder für Schätzungen mit gemeinsamen Koeffizienten
auf umfassenderen Schätzpools basierende Regressionen zu empfehlen. Für den Einsatz im
Performance Measurement und den Vergleich von AD-Gebieten wird die Auswertung auf der
detaillierteren Ebene der IMS-Mikro-Kreise bevorzugt.
• Zusammensetzung der Pools
Die Stabilität der Auswertungsergebnisse bei Variation der Zusammensetzung der Pools wurde
anhand zweier Verfahren geprüft, die beide mit Cross Section-spezifischen Korrelationskoeffizienten
arbeiten. Dabei wurden die Ergebnisse eines umfassenden Pools (alle IMS-Mikro-Kreise eines
Marktes) mit den Ergebnissen mehrerer Sub-Pools (alle IMS-Mikro-Kreise der entsprechenden ADGebiete dieses Marktes) verglichen:
• Regressionen aus umfassenderen Pools führen bei Schätzungen mit gemeinsamen
Intercepts tendenziell zu höheren signifikanten Werten der Korrelationskoeffizienten als die
Schätzungen aus den weniger umfassenden Pools.
• Bei Cross Section-spezifischen Schätzungen mit spezifischen Konstanten hingegen
umfassen die Regressionen aus umfassenderen Pools das gesamte signifikante
Wertespektrum der Korrelationskoeffizienten von Regressionen aus Pools mit weniger
Cross Section Units.
• Die Statistiken zu den Regressionsgleichungen liegen für den umfassenderen Pool in
beiden Fällen innerhalb des Wertespektrums signifikanter Ergebnisse der weniger
umfassenden Pools.
Cross Section-spezifische Schätzungen mit spezifischen Konstanten führen also auch bei
umfassenderen Schätzpools zu Ergebnissen, die hinsichtlich der Werte der Koeffizienten weitgehend
konsistent mit jenen der weniger umfassenden Pools sind; gleiche Regressionen mit gemeinsamen
215
Konstanten der Regressionsgleichung hingegen schätzen die Korrelationskoeffizienten der umfassenderen Pools tendenziell höher.
Vor dem Hintergrund der Logik des Schätzverfahrens erscheint dies einleuchtend, da ein anders
zusammengesetzter Pool mit hoher Wahrscheinlichkeit mit einer anderen gemeinsamen Konstante
der Regressionsgleichungen geschätzt wird; folglich sind auch die spezifischen Korrelationskoeffizienten der einzelnen Cross Section Units in der Regression anzupassen.
• Variation des Schätzverfahrens
Bei der Auswertung der verschiedenen Schätzverfahren wurden die Ausprägungen der signifikant
geschätzten Korrelationskoeffizienten, differenziert nach positiven und negativen Werten, folgender
Spezifikationen miteinander verglichen:
• Regression mit gemeinsamen Koeffizienten und Intercepts für alle Cross Section Units
• Regression mit Cross Section-spezifischen Koeffizienten und gemeinsamen Konstanten
• Regression mit Cross Section-spezifischen Koeffizienten und spezifischen Konstanten
Das Verfahren mit Cross Section-spezifischen Koeffizienten und spezifischen Konstanten schätzt die
positiven Korrelationskoeffizienten am höchsten, die negativen Koeffizienten am kleinsten. Dies
bedeutet, dass dieses Verfahren der erklärenden Variablen einen vergleichsweise stärkeren Einfluss
zuweist als dies die beiden anderen Verfahren tun.
Schätzungen mit gemeinsamen Koeffizienten und Intercepts weisen zwar wesentlich schlechtere
Gütemasse der Regressionsgleichung auf, doch können die mit diesem Verfahren geschätzten
Korrelationskoeffizienten als sinnvolle Approximation bspw. zum marketingorientierten Performance
Measurement von Massnahmen aus einer zentralen Analyse-Sicht herangezogen werden.515
Aus den Ergebnissen dieser Prüfung wäre das Verfahren mit spezifischen Koeffizienten und
Intercepts zu bevorzugen, da es eine deutlichere Ausprägung der Werte der Korrelationskoeffizienten
bietet. Die Entscheidung zwischen spezifischen und gemeinsamen Intercepts beim Verfahren mit
spezifischen Korrelationskoeffizienten ist jedoch nicht alleine von der Ausprägung der Ergebnisse
abhängig, sondern sollte auch die Anzahl signifikanter Ereignisse berücksichtigen.
• Einsetzbarkeit
Die Prüfung der Einsetzbarkeit im Performance Measurement wurde beurteilt anhand der Anzahl
signifikanter Korrelationskoeffizienten. Dabei wurden sowohl das Schätzverfahren als auch die
515
Dies wird gerechtfertigt durch die Nähe der Schätzergebnisse für die Korrelationskoeffizienten zu den Ergebnissen
der (präziseren) Schätzungen mit Cross Section-spezifischen Koeffizienten und InterceptS. Vgl. hierzu auch
Abschnitt 4.3.3.3.
216
Zusammensetzung der Pools jeweils auf der niedrigsten Aggregationsebene (mit IMS-Mikro-Kreisen
als Cross Section Units) untersucht.516
Bei beiden geprüften Variablen ist das Schätzverfahren mit gemeinsamen Konstanten der
Regressionsgleichung vorzuziehen, da hier die Anzahl der signifikanten Koeffizienten unabhängig von
der Zusammensetzung der Pools deutlich höher ist.
Bei Regressionen auf kleineren Pools (basierend auf den AD-Gebieten) werden in der Summe
regelmässig mindestens gleich viele oder mehr signifikante Koeffizienten berechnet als aus den
umfassenderen, auf den Regionalmärkten basierenden Schätzpools. Für einen Vergleich der Gebiete
ist daher – das Ziel der Maximierung der Zahl der signifikanten Vergleichsobjekte vorausgesetzt –
diese Art der Poolbildung vorzuziehen.
• Empfehlungen
Zusammenfassend ist festzustellen, dass – basierend auf den Auswertungen des Datensets zur
BPH – folgende Empfehlungen abgeleitet werden können:
• Die Aggregationsebene der IMS-Mikro-Kreise ist vorzuziehen, da hier die Prozesszusammenhänge detaillierter abgebildet werden.
• Hinsichtlich des Verfahrens stehen in Abhängigkeit von der Zielsetzung der Analyse zwei
Möglichkeiten zur Verfügung: zum Performance Measurement von Marketingmassnahmen
sollte zunächst eine Regression mit gemeinsamen Koeffizienten und Intercepts durchgeführt werden, da hiermit die Analyse auch mit multiplen Regressionen weitergeführt
werden kann. Zum gebietsorientierten Performance Measurement sollten Cross Sectionspezifische Regressionen mit gemeinsamen Intercepts geschätzt werden.
• Die Zusammensetzung des Schätzpools kann für ein Performance Measurement der ADGebiete aufgrund vertriebsstruktureller Gegebenheiten erfolgen. Ausprägung und Anzahl
der Korrelationskoeffizienten werden durch den Umfang des Pools beeinflusst. Aufgrund
der Ergebnisse der Analyse zu diesen Faktoren erscheint es für Cross Section-spezifische
Regressionen empfehlenswert, Pools entsprechend der einzelnen AD-Gebiete (und nicht
nach Märkten) zu bilden.
• Für ein Performance Measurement von Marketingmassnahmen können darüber hinaus in
regelmässigen Sonderanalysen auch Pools entsprechend der Ausprägung einzelner
Kontingenzfaktoren gebildet werden.
Bevor eine Case-Study zur BPH darstellt, wie ein gebietsorientiertes Performance Measurement mit
Hilfe statistischer Kenngrössen umgesetzt werden kann, zeigt der folgende Teil, wie die statistische
Auswertung in einem Performance Measurement der Marketingmassnahmen bei zentralen Marketingentscheidungen Anwendung finden kann.
516
Das Schätzverfahren mit spezifischen Korrelationskoeffizienten mit gemeinsamen
Regressionsgleichung wurde verglichen mit jenem mit spezifischen Konstanten.
Konstanten
der
217
4.3.4 Marketingorientierte Interpretation der Auswertungsergebnisse
In einer marketingorientierten Interpretation der Regressionsergebnisse ist primär der Grad der Wirksamkeit unterschiedlicher Marketingmassnahmen interessant; regionale Unterschiede in der Wirksamkeit hingegen stehen an zweiter Stelle Interesses. Abbildung 4-25 zeigt für einen Pool aller IMSMikro-Kreise Deutschlands („D gesamt“) sowie detailliert nach Märkten, welche Korrelationskoeffizienten für die untersuchten Massnahmen in einer einfachen Regression (mit gemeinsamen
Korrelationskoeffizienten und einer gemeinsamen Konstanten) geschätzt wurden.
• Analyseergebnisse einfacher Regressionen
Beim Vergleich der Schätzergebnisse des Pools „D gesamt“ fällt auf, dass Besprechungen einen etwa
um 50% höheren Einfluss auf den Umsatz nehmen als die Musterabgabe: eine zusätzliche
Besprechung erzeugt mit einer Wahrscheinlichkeit von über 90% DM 34 mehr Umsatz; eine
zusätzliche Musterabgabe kann hingegen mit derselben Wahrscheinlichkeit nur knapp DM 24 Umsatz
bewirken. Dieses Verhältnis liegt zwischen den Relationen, die auch für die einzelnen Märkte ermittelt
werden; nahezu ausnahmslos zeigen auch hier die Besprechungen den grösseren Einfluss auf die
Umsätze in den entsprechenden Gebieten (vgl. Abbildung 4-25).
Pool
D gesamt
100
200
300
400
500
600
700
800
900
1000
1100
1200
1300
1400
Legende:
# Cross
Besprechungen
Muster
VA Urologen
VA API
Section Units Coefficient Adj.R2 Coefficient Adj.R2 Coefficient Adj.R2 Coefficient Adj.R2
1845
34,09
0,21
23,78
0,21
180,28
0,30
92,05
0,31
125
21,26
0,12
13,78
0,14
139,93
0,25
N/C
95
35,38
0,15
21,46
0,13
n.erf.
n.erf.
93
33,36
0,11
23,70
0,11
157,96
0,20
N/C
131
52,95
0,12
31,48
0,25
365,67
0,44
N/C
139
60,06
0,12
19,15
-62,27
0,33
97,66
0,29
126
23,41
0,31
13,50
0,29
219,40
0,26
148,36
0,36
140
39,77
0,26
26,30
0,27
329,97
0,36
n.erf.
173
32,01
0,14
17,59
0,13
181,54
0,17
292,19
0,20
182
23,87
0,28
21,66
0,39
122,11
0,37
n.erf.
159
31,70
0,27
20,50
0,30
271,55
0,36
52,88
0,37
104
17,08
0,15
17,43
0,13
314,11
0,21
34,57
0,21
120
50,80
n.erf.
42,46
0,10
130,98
0,32
n.erf.
139
30,86
0,14
37,41
0,13
425,79
0,29
90,96
0,30
119
40,33
0,18
25,54
0,15
331,24
0,21
72,93
0,21
N/C: not computable
Abbildung 4-25: „Benpro“ – Vergleich der Korrelationskoeffizienten verschiedener
Marketingmassnahmen für unterschiedliche Regionalmärkte517
517
Bei den in der Tabelle aufgeführten Werten handelt es sich um einfache Regressionen jeder Variable in den
entsprechenden Pools mit gemeinsamen Korrelationskoeffizienten und gemeinsamer Konstante der
Regressionsgleichung. Die grau hinterlegten Felder kennzeichnen Märkte, die nach Gebieten in der folgenden
Abbildung 4-26 detailliert ausgewertet wurden.
218
Durch die Schwankungen der beiden Variablen können jeweils etwa 20% der Schwankungen des
Umsatzes erklärt werden. Dieser Wert für Adj.R2 erscheint aus theoretischer Sicht nicht hoch, ist aber
unter Berücksichtigung der Datenbasis beachtlich: immerhin fliessen 1.845 Zeitreihen mit je 10
Beobachtungen in diesen Wert ein: „bessere“ und „schlechtere“ Schätzungen bilden hierin eine Art
Mittelwert. Deutlich wird dies auch bei Betrachtung der Gütemasse der einzelnen Märkte: diese liegen
zwischen 11% und 31% für Besprechungen bzw. 11% und 39% für Muster.
Diese quantitativ ermittelten Ergebnisse bestätigen die eingangs vorgestellten Resultate der qualitativen Marktforschung, nach denen Besprechungen in der Selbsteinschätzung von Ärzten eine wirksamere Massnahme im Mix des Pharmamarketings sind als die Musterabgabe.518
Fortbildungsveranstaltungen über das Wochenende wurden in dieser qualitativen Studie als weniger
beliebte Massnahme angesehen. Bei der quantitativen Analyse zeigt sich kein einheitliches Bild:
zunächst fällt die Massnahme „Veranstaltung API“ vor allem dadurch auf, dass bei den Regressionen
sehr vieler Pools die Bedingungen an die statistischen Ergebnisse nicht erfüllt werden oder die
Regression nicht durchführbar ist.519 Hingegen können in ausgewählten Märkten (vgl. Abbildung 4-25)
oder Gebieten (Abbildung 4-26) durchaus positive Effekte verzeichnet werden. Aus einer zentralen
Marketingperspektive bietet diese Erkenntnis Ansatzpunkte für weitere Analysen: neben den
einzelnen Veranstaltungen können bspw. auch die Zusammensetzung der Teilnehmer, die (Nach-)
Betreuung der teilnehmenden Ärzte oder weitere Einflussfaktoren untersucht werden.
Die Ergebnisse der quantitativen Analyse weisen in der regionalen Differenzierung auf Ansatzpunkte
hin, die in einem Massnahmen-Audit zur Entdeckung von Schwächen in der Durchführung, aber auch
von „best practices“ führen können.
Die Schätzung des Pools „D gesamt“ gibt Hinweise darauf, dass die Fortbildungsveranstaltung für
Urologen einen deutlichen Einfluss auf die Umsätze in den Gebieten der Teilnehmer ausüben konnte:
ihr Korrelationskoeffizient von „180“ liegt deutlich über dem Koeffizienten von „92“ der Veranstaltung
für Allgemeinärzte / Praktiker / Internisten. Zwar verschiebt sich dieses Verhältnis in den einzelnen
Märkten, doch kann in der Tendenz die Aussage getroffen werden, dass die Veranstaltung für
Urologen in grösserem Masse den Umsatz in den Gebieten mit Teilnehmern der Veranstaltung
beeinflusst als dies mit der Massnahme „VA API“ gelingt.
Die differenzierte Betrachtung ausgewählter Regionalmärkte hinsichtlich der Wirkung von Produktbesprechungen und Mustern bestätigt grundsätzlich die für den bundesweiten Markt getroffene
518
519
Zu den Bedingungen im einzelnen vgl. Anhang 6.
219
Aussage in fast allen AD-Gebieten: Schwankungen bei der Durchführung von Produktbesprechungen
nehmen einen grösseren Einfluss auf die Schwankungen des Umsatzes als dies die Musterabgaben
tun. Dabei ist ihr Erklärungsgehalt in vielen Fällen etwa gleich gross wie jener der Variablen
„Musterabgabe“ (vgl. Abbildung 4-26).
Pools
# Cross
Besprechungen
Muster
VA Urologen
VA API
Regionalmarkt 900
901
31
25,10
0,19
19,70
0,19
526,25
0,42
n.erf.
902
18
24,93
0,17
10,31
0,19
479,24
0,16
-145,77
0,12
903
18
21,04
0,07
17,04
0,20
-730,64
0,15
n.erf.
904
38
54,49
0,21
56,32
0,28
-108,66
0,59
n.erf.
905
19
14,99
0,55
15,60
0,56
-115,30
0,54
149,47
0,54
906
18
n.erf.
n.erf.
n.erf.
-238,65
0,54
907
19
19,22
0,22
18,63
0,22
2089,82
0,58
n.erf.
908
21
n.erf.
19,84
0,17
n.erf.
n.erf.
Regionalmarkt 500
501
10
69,04
0,13
n.erf.
n.erf.
266,11
0,17
502
23
33,74
0,05
16,37
-0,02
n.erf.
n.erf.
503
16
54,57
0,40
50,48
0,35
-234,98
0,37
n.erf.
504
25
45,55
0,16
16,19
0,15
98,11
0,18
179,15
0,20
505
16
60,78
0,18
n.erf.
n.erf.
n.erf.
506
19
75,97
0,10
25,72
0,04
-244,39
0,19
213,69
0,18
507
14
19,02
0,26
n.erf.
n.erf.
N/C
508
16
41,01
-0,18
n.erf.
953,18
-0,14
n.erf.
Regionalmarkt 1100
1101
16
19,37
-0,13
20,55
-0,12
366,61
-0,06
-187,38
0,14
1102
10
9,97
-0,01
8,00
0,07
n.erf.
97,14
0,40
1103
13
23,09
0,06
24,06
0,06
154,00
0,13
n.erf.
1104
14
n.erf.
n.erf.
n.erf.
n.erf.
1105
12
34,15
0,08
35,22
0,08
N/C
n.erf.
1106
11
44,99
-0,03
43,19
0,07
1217,03
0,37
n.erf.
1107
16
n.erf.
n.erf.
n.erf.
n.erf.
1108
12
22,26
0,04
13,47
0,02
n.erf.
211,25
0,13
Legende:
N/C: not computable
Abbildung 4-26: „Benpro“ – Vergleich von Korrelationskoeffizienten verschiedener
Marketingmassnahmen für unterschiedliche AD-Gebiete520
Wie bereits bei der Beurteilung der Auswertungsergebnisse festgestellt wurde, kommen die
Regressionen für die beiden Variablen der Veranstaltungen auch bei den gewählten Regressionen mit
gemeinsamen Koeffizienten und Intercepts in weniger Fällen zu statistisch signifikanten Ergebnissen.
In den Fällen, in denen Regressionen mit statistisch signifikanten Werten durchführbar waren, sind
aus den erzielten Ergebnissen keine zwischen den beiden Massnahmen vergleichenden Schlussfolgerungen möglich (vgl. Abbildung 4-26). Daher ist zur Beurteilung dieser Massnahmen auf die
520
entsprechenden Pools mit gemeinsamen Korrelationskoeffizienten und gemeinsamer Konstanten der Regressionsgleichung.
220
Ergebnisse von Regressionen aus umfassenderen Pools abzustellen. Dies bestätigt die Vermutung,
dass die Regressionen zu keinen sinnvollen Ergebnissen führen, wenn die Massnahmen innerhalb
des Schätzpools selten durchgeführt werden.521
• Analyseergebnisse multipler Regressionen eines allgemeinen Pools
Aus der zentralen Sicht des Marketings ist es sinnvoll, Unterschiede in der Wirksamkeit der
Massnahmen gezielt zu untersuchen. Die multiple Regression bietet die Möglichkeit, Regressionsgleichungen mit mehreren Regressoren aufzustellen und diese mit Hilfe eines umfassenden Pools zu
lösen.522 Die Ergebnisse verschiedener Regressionen (jeweils in den Zeilen der Tabelle) eines aus
allen 1.845 IMS-Mikro-Kreisen bestehenden Pools („D gesamt“) fasst Abbildung 4-27 zusammen.
Die grundsätzlichen Ergebnisse der bereits durchgeführten Regressionen werden auch durch diese
Analyse bestätigt: Besprechungen zeigen eine grössere Wirksamkeit als Muster; die Veranstaltung für
Urologen wirkt stärker als die Veranstaltung für API.
Besprechungen
34,1
Muster
VA Urologen
Intercept
VA API
23,8
180,3
92,1
40,4
41,8
34,6
41,4
Legende
-9,2
-10,0
22,2
-9,8
143,5
142,1
166,0
143,6
N/C: not computable
Regression über 1.845 IMS-Mikro Kreise
Adj.R2
55,1
91,2
48,9
730,9
815,7
927,6
933,4
731,0
723,3
721,7
826,2
722,6
0,21
0,21
0,30
0,31
0,21
0,25
0,24
0,24
0,25
n.erf.: Bedingungen der Auswertung wurden nicht erfüllt
Abbildung 4-27: „Benpro“ – Ergebnisse einfacher und multipler Regressionen (Pool „D gesamt“)
In einer differenzierteren Betrachtung der Ergebnisse wird weiter erkannt, dass in multiplen
Regressionen, die beide Variablen Besprechungen und Muster einschliessen, Muster sogar einen
negativen Beitrag zum Ergebnis zu leisten scheinen. Dies kann Kennzeichen für die Konsolidierung
des Produktwachstums sein: mit den Mustern werden keine neuen Patienten gewonnen, sondern die
521
522
Vgl. Abschnitt 4.3.3.1 und 4.3.3.2.
Zum Verfahren der multiplen Regression vgl. Abschnitt 4.2.4. Die Schätzungen werden als Regressionen mit
gemeinsamen Korrelationskoeffizienten und Konstanten durchgeführt. Wie gezeigt wurde, bieten diese Schätzungen
trotz kritischer Werte der Durbin-Watson-Statistik eine gute Approximation der Korrelationskoeffizienten.
221
Umsätze aus dem bestehenden Patientenstamm kannibalisiert.523 Diese Schlussfolgerung kann als
Ansatzpunkt einer weiteren Analyse dienen, kann aber auch in einer Aufforderung an die Sales Force
resultieren, Muster gezielter einzusetzen und künftig mit dem ausdrücklichen Hinweis auf die
Einstellung neuer Patienten an den Arzt abzugeben.
Die Veranstaltung für Urologen zeigt unabhängig von den Koregressoren durchgehend einen sehr
starken Einfluss auf die Zielvariable „Umsatz“; doch auch sie verliert bei Einbezug der Variablen
„Besprechungen“ stärker an Einfluss als wenn die Besprechungen nicht in der Regressionsgleichung
enthalten sind. Trotz eines hohen Wirkungsindikators der Massnahme „VA Urologen“ bestätigen sich
die Produktbesprechungen als dominierendes Instrument im Marketingmix.
Neben den Ergebnissen der multiplen Regression enthalten die Tabellen zum Vergleich auch die
Schätzwerte einfacher Regressionen. Bei der Gegenüberstellung der Ergebnisse von einfacher und
multipler Regression kann folgendes festgestellt werden (vgl. Abbildung 4-27 und Abbildung 4-28):
• Die Werte der Korrelationskoeffizienten der Regressoren nehmen in multiplen
Regressionen kleinere Werte an als in den entsprechenden einfachen Regressionen.
• Der Erklärungsgehalt multipler Regressionen (gemessen als Adj.R2) liegt zwischen den
Werten, welche die in der multiplen Regression enthaltenen Variablen in einfacher
Regression erreichen.
• Die Konstante der Regressionsgleichung orientiert sich sehr stark am kleinsten Wert, der in
den einfachen Regressionen der jeweiligen Variablen geschätzt wird.
• Analyseergebnisse multipler Regressionen des Facharzt-Pools
Die Ergebnisse einfacher und multipler Regressionen eines Pools entsprechend dem Kontingenzfaktor „Facharztkonzentration“ zeigt Abbildung 4-28. Da für das untersuchte Präparat die Urologen die
entscheidende Facharztgruppe bilden, wurde der Pool aus IMS-Mikro-Kreisen gebildet, in denen
mindestens 1 niedergelassener Urologe tätig ist.524
Im Vergleich zu den Regressionen, die aus dem alle IMS-Mikro-Kreise umfassenden Pool durchgeführt wurden, fällt zunächst auf, dass die Korrelationskoeffizienten durchgängig einen niedrigeren
Wert annehmen. Demgegenüber ist der Wert der Konstanten der Regressionsgleichung höher. Diese
Beobachtung kann einerseits als geringerer Einfluss der Marketingmassnahmen auf die Entwicklung
523
524
Dies kann jedoch auch ein Hinweis auf eine Verletzung der Multikollinearitätsbedingung sein; hingegen sind die
Korrelationskoeffizienten aller Variablen relativ konstant, wenn beide Faktoren, Produktbesprechungen und Muster,
in der Regression berücksichtigt werden. Vgl. Abschnitt Anhang 6.
Vgl. weitere Tabellen mit Regressionen in nach Anzahl der Urologen pro IMS-Mikro-Kreis gebildeten Schätzpools in
Anhang 7.4.
222
des Umsatzes interpretiert werden. Andererseits haben diese IMS-Mikro-Kreise bedingt durch die
höhere Konzentration von Urologen ein höheres Umsatzniveau als Kreise ohne Urologen. Hinzu
kommt die Tatsache, dass die Urologen seit längerem mit „Benpro“ vertraut sind und sich daher
bereits aufgrund eigener Erfahrungen eine stabile eigene Meinung zum Produkt bilden konnten, die
schwerer zu beeinflussen ist. Die These wird verstärkt durch die Tatsache, dass bei tieferen Werten
der Korrelationskoeffizienten im „Urologen-Pool“ der Erklärungsgehalt der Regressionsgleichungen
deutlich höher ist als im Vergleichspool „D gesamt“.
Besprechungen
28,1
Muster
VA Urologen
Intercept
VA API
17,1
107,6
88,4
35,9
37,1
27,8
36,7
Legende
-11,3
-13,1
14,5
-12,8
85,1
83,1
95,8
84,9
Adj.R2
64,0
99,4
52,7
972,6
1065,5
1173,8
1178,0
972,2
979,9
978,3
1092,7
978,9
0,26
0,27
0,37
0,39
0,26
0,32
0,32
0,33
0,33
N/C: not computable
Regression über 1.249 IMS-Mikro Kreise mit mindestens 1 Urologen
Abbildung 4-28: „Benpro“ – Ergebnisse einfacher und multipler Regressionen („Urologen-Pool“)
Zusammenfassend ist festzustellen, dass der Nutzen statistisch-quantitativer Auswertungen beim
Einsatz im Marketing vor allem in zwei Punkten besteht: zum einen kann eine empirisch und quantitativ gestützte Reihenfolge über die Wirksamkeit von Marketingmassnahmen erstellt und ihr Einsatz
entsprechend priorisiert werden. Zum anderen geben die Auswertungsergebnisse zahlreiche
Hinweise auf Fragen, aus denen in weiteren Analysen konkrete Ansätze zur Performance Steigerung
hervorgehen können.
4.3.5 Vertriebsorientierter Einsatz der Auswertungsergebnisse im Performance-Cockpit
In einem vertriebsorientientierten Performance-Cockpit unterstützen die Ergebnisse der statistischen
Auswertung die Analyse des Einsatzes der Performancetreiber und der Ergebniskennzahlen in der
Untersuchungseinheit. Abbildung 4-29 zeigt das Performance-Cockpit des Präparates „Benpro“ für
das Gebiet eines Pharmareferenten. Dieses Cockpit sollte für den Pharmareferenten sowie für seinen
Gebietsleiter verfügbar sein. Während es für den Pharmareferenten eine Aggregation der Cockpits
seiner IMS-Mikro-Kreise darstellt, ist es für den Gebietsleiter eine Detailinformation des nächsttieferen
Levels seines Regionalmarktes. Im Rahmen des Performance Monitorings dient das gezeigte Cockpit
der Selbst- wie auch der Fremdevaluation.
223
Im zentralen Instrument angeordnet, zeigt die Umsatzentwicklung einen positiven Trend; die ebenfalls
positive Entwicklung des Marktanteils wird neben eigenem Umsatzwachstum auch durch den
insgesamt stagnierenden Umsatz in der Indikationsgruppe unterstützt. Aus den Konzentrationskennzahlen ist abzulesen, dass dieses Gebiet sowohl hinsichtlich des pharmazeutischen Marktes als
auch hinsichtlich der niedergelassenen Urologen eine überdurchschnittliche Konzentration aufweist;
beides unterstreicht die exponierte Bedeutung dieses Gebietes für den Erfolg von „Benpro“.
Mit Blick auf den Wettbewerb wird festgestellt, dass der Abstand zum strategischen Wettbewerber
„Alpha 2“ verringert werden konnte und fast ein Wettbewerbsindex von „100“ erreicht ist. Allerdings
konnte „Alpha 1“ in diesem Gebiet Marktanteile gewinnen und zu „Alpha 2“ als zentral definiertem
strategischen Wettbewerber aufschliessen; damit wird er für dieses Gebiet ebenfalls zu einem
Wettbewerber mit strategischer Bedeutung. In dieser Situation liegen zwei innovative Präparate mit
nach Umsatz etwa gleich starken Marktanteilen mit „Benpro“ gleichauf. Zwar konnten für „Benpro“
auch die Marktanteile nach Absatz gesteigert werden, doch vor dem Hintergrund des höheren Preises
gegenüber den Produkten „Alpha 1“ und „Alpha 2“ kann geschlossen werden, dass in diesem Gebiet
immer noch mehr Patienten auf die Wettbewerbspräparate eingestellt sind als auf „Benpro“. Der nach
Umsatz stagnierende Markt nimmt nach Absatz sogar leicht ab; hieraus kann entweder auf eine
Zunahme der Bedeutung hochwertiger, innovativer Medikamente, oder aber auf eine Stabilisierung
des Marktes aufgrund der Verordnung grösserer Packungen geschlossen werden.525
Der Blick auf die Instrumente der Erfolgstreiber zeigt, dass die Produktbesprechungen etwa entsprechend der vorgegebenen Ziele durchgeführt wurden; hingegen wurde das Benchmark, gebildet
aus der Gesamtzahl der bundesweit durchgeführten Besprechungen und einem Gewichtungsfaktor
für das Gebiet, vor allem in den letzten Monaten übertroffen. Trotz dieses überdurchschnittlichen
Einsatzes in diesem Gebiet konnte allerdings das Verhältnis zum bundesweiten Marktanteil (Interner
Index) noch nicht wesentlich verbessert werden. Möglicherweise liegt die Ursache hierfür in einer
Bemusterung der Ärzte, die – gemessen am Potential des Gebietes und an den tatsächlichen Musterabgaben im übrigen Bundesgebiet – zu gering ist.
525
Die Einheiten des Absatz wurden hier nicht differenziert nach Packungsgrösse abgebildet, so dass aufgrund der
vorliegenden Daten keine eindeutigen Schlüsse möglich sind. Bei einer Umstellung von Patienten von EinMonatspackungen auf Drei-Monatspackungen würde in dieser Darstellung die Zahl der Einheiten bei gleichbleibender Zahl der Patienten und steigendem Umsatz sinken: die Verschreibungsgewohnheiten stabilisieren sich,
es werden keine neuen Patienten gewonnen.
12
01
12
12
01
01
02
Markt (Absatz 10)
11
40.000
30.000
20.000
10.000
0
-10.000
-20.000
-30.000
-40.000
-50.000
11
04
05
Interner Index
03
06
03
Alpha 2
02
04
Alpha 1
05
03
12
01
02
04
03
05
04
Absatz
06
07
Reg. DB I
Abbildung 4-29: Performance-Cockpit „Benpro“ für ein AD-Gebiet
05
06
Reg. DB II
08
08
07
08
700
600
500
400
300
200
100
0
Alpha 3
07
MS (Absatz)
Umsatz (DM)
06
08
160
140
120
100
80
60
40
20
0
WW-Index Alpha 2
07
Absatz und Marktanteil
MS (Umsatz)
11
02
Marktanteil vs. Wettbewerb
MS Deutschl.
11
Interner und Wettbewerbs-Index
Gebietsprofitabilität
0%
2%
4%
6%
8%
18%
16%
14%
12%
10%
8%
6%
4%
2%
0%
0%
2%
4%
6%
8%
10%
12%
0
5
10
15
20
25
03
04
Pool:
11
2
12
15,6
15,0
01
02
03
04
05
06
120
0
20
40
60
80
100
56%
55%
07
Muster
08
Verfahren:
Besprechungen
Gebiet 0905
Umsatz (DM)
05
06
07
08
11
12
01
02
03
04
05
07
08
54%
149,5
VA API
06
Dinnerdiskussionen
54%
-115,3
VA Urologen
einfache Regressionen
gemeinsame Koeffizienten
MS (Umsatz)
0
0%
Adj. R
30
02
5.000
2%
Signifikanz
35
01
10.000
4%
Wirkung
40
12
15.000
6%
Markt (10-DM)
20.000
25.000
8%
10%
35.000
40.000
1,22
30.000
11
Marktkonzentration:
11 / 97 bis 08 / 98
Zeitraum:
12%
14%
16%
1,34
Gebiet 0905
BENPRO
Facharztkonzentration:
Region:
Produkt:
18
16
14
12
10
8
6
4
2
0
0
1
2
0
50
100
150
200
250
300
180
160
140
120
100
80
60
40
20
0
11
11
11
11
12
12
12
01
02
02
02
03
04
04
05
05
AWBs
03
05
Benchmark
04
Muster
03
06
06
07
07
07
Benchmark
06
01
02
03
04
05
06
07
Produkt-VA
Sonst. VA
08
08
Ziel
08
08
Wissensch. Veranstaltungen
01
01
Muster
Besprechungen
12
Besprechungen
224
225
Insgesamt nahmen im Monat Juni fünf Ärzte an produktbezogenen Fortbildungsveranstaltungen teil;
darüber hinaus besuchten im Juli fast 100 Ärzte Dinnerdiskussionen bzw. Referentenveranstaltungen.
Der Effekt dieser Massnahmen zeigt sich durch eine Umsatzsteigerung im Juli, die das allgemeine
Marktwachstum übertraf; allerdings ist die Nachhaltigkeit über den Ferienmonat August hinaus durch
entsprechende Massnahmen der Nachbereitung zu sichern.
In der statistischen Auswertung bestätigt sich der positive Einfluss der Produktbesprechungen und
Muster durch einen mit etwa 55% sehr hohen Erklärungsgehalt der Regression. Dabei deutet der
Korrelationskoeffizient von ca. „15“ darauf hin, dass beide Massnahmen wahrscheinlich nicht in allen
IMS-Mikro-Kreisen effizient eingesetzt werden. Hier findet der Pharmareferent den Ansatz zu einer
weiteren Analyse auf Ebene der IMS-Mikro-Kreise zur Klärung der Frage, ob sich die Werte der
Korrelationskoeffizienten durchgehend auf diesem Niveau bewegen oder ob dieser Wert in den
verschiedenen Kreisen stark variiert; aus dem Ergebnis der Untersuchung können Schlüsse für
zukünftiges (Verkaufs-) Verhalten gezogen werden. Ähnliches gilt für die beiden Veranstaltungen für
Urologen und API: hier sind weitergehende, differenzierte Analysen der einzelnen IMS-Mikro-Kreise
erforderlich.
Ein Beispiel eines Performance-Cockpits für einen IMS-Mikro-Kreis ist in Abbildung 4-30 dargestellt:
der Kreis „Ingolstadt-Zentrum“ weist als Teil eines Oberzentrums der Region eine Marktkonzentration
auf, die im Durchschnitt der IMS-Mikro-Kreise liegt. Hingegen ist die Konzentration urologischer
Fachärzte hier sehr hoch: sie übertrifft das Dreifache des Durchschnitts der IMS-Mikro-Kreise. Dies
weist auf die hohe Bedeutung dieses Kreises für den Produkterfolg hin.
Die Marktanteile in diesem Kreis sind sowohl nach Absatz wie auch nach Umsatz deutlich höher als
im gesamten Gebiet; dies schlägt sich auch im Internen Index nieder, der sich meist über 150 Indexpunkten bewegt. Auch der Wettbewerbsindex gegenüber „Alpha 2“ liegt mit Werten um „100“ und
einer positiven Tendenz deutlich günstiger als im gesamten Gebiet. Die insgesamt positive Position in
diesem Gebiet wird nur durch den Wettbewerber „Alpha 1“ geschwächt, der mit einer aufstrebenden
Entwicklung hier Marktführer ist.
12
12
04
Interner Index
03
05
06
Alpha 2
02
03
04
Alpha 1
05
06
Abbildung 4-30: Performance-Cockpit „Benpro“ für einen IMS-Mikro-Kreis
-500
0
500
1.000
1.500
2.000
2.500
11
12
01
02
03
05
04
Absatz
04
Markt (Absatz 10)
03
05
06
08
06
07
Reg. DB II
Reg. DB I
08
Umsatz (DM)
MS (Absatz)
07
0
02
0%
01
10
2%
40
08
Alpha 3
07
20
01
08
WW-Index Alpha 2
07
4%
12
02
0
50
100
150
200
250
30
11
MS (Umsatz)
11
01
MS Deutschl.
11
6%
8%
0%
5%
10%
15%
20%
25%
0%
2%
4%
6%
8%
10%
12%
Pool:
0
1
2
3
4
11
Adj. R
2
03
04
12
50,3
60,4
01
02
03
04
05
06
16
0
2
4
6
8
10
12
14
60%
07
Muster
08
Verfahren:
Umsatz (DM)
Besprechungen
Gebiet 0901
Markt (10-DM)
58%
Signifikanz
Wirkung
5
02
05
06
07
08
08
6
8
10
12
14
16
0
2
11
12
01
02
03
04
05
06
07
VA API
Dinnerdiskussionen
VA Urologen
spezifische Koeffizienten
MS (Umsatz)
0
0
1
2
3
4
5
0
1
2
0
2
01
500
1.000
1.500
2.000
2.500
4
6
4
12
1,04%
8
10
0%
11
Marktkonzentration:
11 / 97 bis 08 / 98
Zeitraum:
2%
4%
6%
8%
10%
12%
14%
16%
18%
20%
3,13
Ingolstadt-Zentrum
BENPRO
Region:
Produkt:
11
11
11
11
12
12
12
01
02
02
02
03
03
04
05
05
AWBs
04
05
Benchmark
04
Muster
03
06
06
07
07
07
Benchmark
06
01
02
03
04
05
06
07
Sonst. VA
Produkt-VA
01
01
Muster
Besprechungen
12
Besprechungen
08
08
08
08
Ziel
226
227
Auf der Seite der Erfolgstreiber kamen in diesem Kreis vorwiegend Besprechungen und Muster zum
Einsatz. Während die Besprechungen in den letzten Monaten zwar dem Benchmark entsprachen,
aber erheblich hinter dem Ziel dieses Kreises zurückblieben, erreichten die Musterabgaben noch nicht
einmal das anhand der tatsächlichen Musterabgaben der Kollegen ermittelte Benchmark.
Zur Gewinnung von neuen Patienten sind Muster in diesem Kreis weiter gezielt einzusetzen; das
vorhandene Patientenpotential der Fachärzte sollte weiter ausgeschöpft werden, um gegen den stetig
aufstrebenden Marktführer „Alpha 1“ bestehen zu können.
Auch aufgrund der statistischen Auswertung ist der Einsatz beider Massnahmen vielversprechend: mit
einem Erklärungsgrad von etwa 60% und einem Signifikanzniveau von über 99% bewirkt eine weitere
Besprechung einen zusätzlichen Umsatz von DM 60 und ein weiteres Muster einen zusätzlichen
Umsatz von DM 50. Hier bestärken die statistischen Ergebnisse sehr deutlich den weiteren Einsatz
dieser Massnahmen und lassen auf weiteres, noch nicht ausgeschöpftes Potential schliessen. Auch
die bisherige Durchführung kann in diesem IMS-Mikro-Kreis aufgrund der Daten hinsichtlich Qualität,
Anzahl und Zielgruppenselektion als professionell beurteilt werden.
Anhand dieser exemplarischen Analyse wird bereits deutlich, dass durch die Darstellung als
Performance-Cockpit aus Daten Informationen entstehen, die verhältnismässig leicht miteinander
verknüpft werden können. Auch die statistische Auswertung der regelmässig durchgeführten
Massnahmen unterstützt den Pharmareferenten in der Beurteilung seiner eigenen Performance. Des
weiteren generiert sie in Verbindung mit dem nicht dokumentierten Wissen des einzelnen Mitarbeiters
– wie bspw. dem Verlauf der Gespräche oder der Auswahl der besuchten Ärzte – kontinuierlich
Hinweise zur Identifikation von persönlichen „best practices“ und damit zur Steigerung der
Durchführungsqualität der Massnahmen.
228
4.4
Empirische Auswertung des Datensets „Asthma Bronchiale“
Die Untersuchung des Datensets „Asthma Bronchiale“ bietet für eine quantitative Analyse
interessante Aspekte und Möglichkeiten: das untersuchte Arzneimittel „Asthmair“ wurde im April 1998
in Deutschland zugelassen und auf den Markt gebracht. Die Daten sowohl des Massnahmeneinsatzes als auch der Marktergebnisse stehen daher seit Launch des Produktes zur Verfügung. Dies
bietet einerseits den Vorteil, dass die verschiedenen regionalen Untersuchungseinheiten hinsichtlich
der Wettbewerbsposition des untersuchten Produktes die gleiche Ausgangslage haben.526 Andererseits kann die besonders wichtige und interessante Wachstumsphase einer pharmazeutischen
Innovation beobachtet und untersucht werden.
Das Vorgehen bei der Auswertung entspricht dem der vorhergehenden Auswertung: einer Analyse
des Marktes der Indikationsgruppe „Asthma“ folgt die Darstellung der eingesetzten Spezifikationen
des Regressionsverfahrens. Anschliessend werden die Prüfungen zur Konsistenz bei den
variierenden Regressionen ausgewertet, bevor eine inhaltliche marketingorientierte Interpretation der
Ergebnisse folgt. Ihr schliesst sich wiederum im Rahmen einer Case Study eine vertriebsorientierte
Interpretation mit Hilfe des Performance-Cockpits an.
4.4.1 Innovation im Asthmamarkt
• Umfeldbedingungen
Das Asthma Bronchiale bezeichnet eine Erkrankung der Atemwege, die sich in einer milden Form nur
bei körperlicher Belastung oder in Stresssituationen, in einer schweren Form durch Kurzatmigkeit und
Hustenanfälle auch in Ruhephasen zeigt. Charakteristisch ist eine anfallsweise auftretende Atemnot.
Chronisches Asthma ist in Ursachen und Form von anderen chronischen Atemwegserkrankungen wie
bspw. chronischer Bronchitis abzugegrenzen. Häufig fällt diese Differenzierung allerdings dem
Hausarzt schwer, so dass den Pulmologen (Lungenfachärzten) bei Diagnose und Therapie dieser
Erkrankung eine herausragende Bedeutung zugemessen wird.527
Asthma ist eine der häufigsten chronischen Erkrankungen, die insgesamt etwa 4%-5% der
Bevölkerung betrifft und in jüngerer Zeit mit zunehmender Häufigkeit auftritt. Von ihr betroffen sind alle
Altersstufen und Bevölkerungsgruppen; allerdings wird Asthma zunehmend auch bei Kindern
beobachtet. Eine medikamentöse (Dauer-) Therapie war allerdings aufgrund des Nebenwirkungs-
526
527
Die Untersuchungseinheiten unterscheiden sich allerdings dennoch in Bezug auf das Potential der jeweiligen
Gebiete sowie die Verteilung des bestehenden Marktes auf die Wettbewerber.
Vgl. Pschyrembel, Willibald [Pschyrembel, 1994], S. 128.
229
spektrums der bisher verfügbaren Mittel insbesondere bei Kindern nur eingeschränkt möglich.528 In
diesem Markt ist eine Vielzahl sehr unterschiedlicher Wirkprinzipien und Präparate zusammengefasst;
zur Therapie wird meist eine Kombination von mehreren Medikamenten verwendet, um den
unterschiedlichen Begleiterscheinungen des Asthmas (Atemnot, Husten, Entzündung der Atemwege)
gerecht zu werden.
Seit April 1998 ist mit dem untersuchten Produkt „Asthmair“ das erste Präparat der Klasse der
Leukotrien-Rezeptor-Antagonisten (LTRA) zugelassen. Dadurch wurden die Therapiemöglichkeiten
deutlich erweitert, da es hinsichtlich Nebenwirkungen, „Anwenderfreundlichkeit“ und mithin Lebensqualität des Patienten wesentliche Vorteile gegenüber den bisherigen Therapieansätzen bietet.
Anhand des vorliegenden Datensets können die ersten Monate der Einführung dieser Innovation
untersucht werden.
• Markt- und Wettbewerbsanalyse
Mit einem Volumen von etwa DM 1.000 Mio. konnte der Asthmamarkt 1998 auf ein durchschnittliches
jährliches Umsatzwachstum seit 1994 von 6% zurückblicken. Dem steht im selben Zeitraum ein
Wachstum in Einheiten von nur 2% gegenüber. Dieses Verhältnis lässt auf eine Veränderung der
Zusammensetzung der verordneten Präparate und mithin auch in dieser Indikationsgruppe auf eine
Veränderung der Therapiegewohnheiten schliessen (vgl. Abbildung 4-31).
Absatzentwicklung
Umsatzentwicklung
Mio. Stck.
25
20
CGR
total 2%
Mio. DM
-1%
800
n.a.
-3%
12%
15
10
-4%
5
CGR
total 6%
1.000
2%
n.a.
-6%
30%
600
-5%
400
200
10%
7%
0
1994
1995
1996
1997
0
1998
1994
1995
1996
1997
1998
ß-Kombinationen
DNCG's
Xanthine
LTRA's
Langwirksame ß-Mimetika
Steroide
Abbildung 4-31: Langfristige Entwicklung verschiedener Präparategruppen im Asthmamarkt529
528
529
Vgl. Pschyrembel, Willibald [Pschyrembel, 1994], S. 128, Sp. 2.
Diese Darstellung basiert auf DPM-Daten, die – wie in Abschnitt 4.1.2 dargelegt – aufgrund der Erfassung der
Direktlieferungen an Apotheken von den sonst verwendeten RPM-Daten leicht abweichen.
230
„Gewinner“ dieser Therapieverschiebung sind vor allem die Gruppe der langwirksamen β-Mimetika
(„Long-acting β-Agonists“) und die Gruppe der Steroide: β-Mimetika (oder β-Agonisten) haben die
Eigenschaft, die Bronchien zu öffnen und damit die Sauerstoffversorgung zu gewährleisten; da der
Wirkstoff allerdings eine kurze biologische Halbwertszeit hat, ist die Therapie mit diesen Präparaten
nur beim akuten Anfall (und nicht prophylaktisch) möglich. Langwirksame β-Mimetika haben eine
längere Halbwertszeit, so dass sie auch prophylaktisch bspw. als Tablette eingenommen werden
können. Dies bedeutet neben einem Gewinn an Sicherheit auch eine erhöhte Lebensqualität für den
Patienten. Steroide lindern vor allem die mit dem Asthma verbundenen Entzündungen; bisher wurden
sie aufgrund ihrer Nebenwirkungen nur sehr moderat und in schweren Fällen verschrieben. Innovative
Präparate dieser Klasse bieten ein milderes Nebenwirkungsspektrum und erklären damit den
Wachstumsschub dieser Klasse.
Beide Weiterentwicklungen bekannter Wirkprinzipien erklären die Veränderungen in den Therapiegewohnheiten der Ärzte; sie verdeutlichen, dass innovative Medikamente in der Asthmatherapie
Wachstumschancen haben, wenn dem Patienten dadurch elementare Vorteile geboten werden
können. In diesem Umfeld fällt die Einführung eines hochinnovativen Präparates mit neuem Wirkprinzip auf fruchtbaren Boden, doch bedeutet dieses Umfeld auch einen starken Wettbewerb
zwischen innovativen Präparaten unterschiedlicher Wirkprinzipien.
Absatz (Tsd. Stck.)
Umsatz (Mio. DM)
80
2.000
70
1.900
1.800
60
1.700
50
1.600
40
1.500
30
1.400
1.300
20
1.200
10
1.100
1.000
0
06
07
08
09 10
1997
11
12
Umsatz Indikationsgruppe
01
02
03
04
05
1998
06
07
08
Absatz Indikationsgruppe
Abbildung 4-32: Monatliche Entwicklung des Asthmamarktes nach Absatz und Umsatz
Die Darstellung der monatlichen Umsätze und Absätze der gesamten Indikationsgruppe bestätigt die
grundsätzliche Erkenntnis, dass ein Trend zur hochwertigeren, innovativen Medikation besteht (vgl.
Abbildung 4-32). Erkennbar ist auch in dieser Betrachtung der (zyklische) Rückgang der verkauften
231
Einheiten im August.530 Diese zyklische Regelmässigkeit des Marktes bremst auch das Wachstum
des untersuchten Präparates in seinem fünften Monat nach Launch (vgl. Abbildung 4-33).
Bei den dargestellten Wettbewerbspräparaten handelt es sich vor allem um ebenfalls innovative
Therapiealternativen (keine Ergänzungen) zum untersuchten Präparat; diese Medikamente befinden
sich ebenfalls in einer Wachstumsphase und sorgen im Wachstumsmarkt „Asthma“ für einen Verdrängungswettbewerb. Da es sich um Präparate unterschiedlicher Wirkprinzipien handelt, findet
dieser Wettbewerb auch stark auf wissenschaftlicher Ebene statt: die Argumentation über Wirkmechanismus, Wirksamkeit und Verträglichkeit muss in diesem Umfeld stark mit wissenschaftlichen
Studien gestützt werden.
Umsatz (TDM)
Marktanteil
7.000
12%
6.000
10%
5.000
8%
4.000
6%
3.000
4%
2.000
2%
1.000
0
0%
01
02
03
04
05
06
07
08
1998
Asthmair
MS Asthmair
Steroid
MS Steroid
Steroid
MS Knox
ß-Mimetikum
MS ß-Mimetikum
Abbildung 4-33: „Asthmair“ – Umsatz und Marktanteil im Wettbewerb der innovativen Präparate
• Auswahl der Performancetreiber
Der Wettbewerb besteht aus einer Reihe etablierter Arzneimittel, deren Wirkprinzipien in der Asthmatherapie ihre feste Stelle haben. Das betrachtete neue Produkt schafft in diesem Markt nicht nur einen
Ergänzungs-, sondern – im Sinne der Veränderung der Therapiegewohnheiten – auch einen Verdrängungswettbewerb. Die Positionierung der Innovation als regulären Baustein der Asthmatherapie
„im Kopf des Arztes“ ist in diesem Umfeld ein kritischer Erfolgsfaktor und der Motor des Wachstums.
Treiber des Wachstums sind Marketingmassnahmen, welche den Arzt rational ansprechen und
530
Ebenfalls klar erkennbar sind auch in diesem Markt die für den Juni 1997 charakteristischen hohen Werte, gefolgt
von einem Rückgang der Umsätze im Juli 1997. Ursache hierfür war die Erhöhung der Patientenzuzahlung zum
1.7.1997, welche bei den Patienten mit Dauermedikationen eine Welle der Bevorratung im Juni auslöste. An diesem
Beispiel wird der enorme Einfluss der Gesundheitspolitik auf die Verordnungen deutlich.
232
geeignet sind, ihn mit wissenschaftlich gestützten Argumenten zu überzeugen. Aus den zur
Verfügung stehenden Massnahmen werden aufgrund dieser Überlegungen folgende Massnahmen als
Regressoren ausgewählt:
•
•
•
•
Produktbesprechungen (Besprechungen)
Musterabgabe (Muster)
Anwendungsbeobachtung (AWB)
Wissenschaftliche Veranstaltungen (VA)
Der folgende Teil des Kapitels fasst zusammen, welche Regressionen auf Basis dieser Variablen
durchgeführt wurden.
4.4.2 Schätzung der Regressionskoeffizienten
Das Datenset „Asthma“ wurde mit Hilfe verschiedener Variationen des Verfahrens Pooled Time
Series Regression ausgewertet. Der Fokus bei der Modifikation des Verfahrens lag auch hier auf
Schätzungen, die mit IMS-Mikro-Kreisen als Cross Section Units operierten (vgl. den Auswertungspfad in Abbildung 4-34).531
AD-Struktur
Zusammensetzung der
1
AD-Gebiet
Aggregation (Cross
Sectional Units)
M
3
Deutschland
Märkte
(14)
Schätzung der
Schätzung der
Intercepts
2
Markt
Ausprägung von
Kontingenzfaktoren F
Einwohner Apotheken
K
IMS-Mikro-Kreise
(1.845)
Common
a
Common
Intercept
G
Fachärzte
AD-Gebiete
(113)
Cross Section
Specific
Fixed
Intercept
c
Common
Intercept
d
Fixed
Intercept
Abbildung 4-34: Vorgehen der Auswertungen im Datenset „Asthma“
531
Weniger zentrale oder seltener durchgeführte Auswertungen liegen neben dem markierten Pfad, sind aber ebenfalls
durch eine entsprechende Codierung in Abbildung 4-34 gekennzeichnet.
233
Die Schätzpools wurden vorwiegend entsprechend der AD-Struktur gebildet, wobei vor allem das
Verhalten der Variablen in einzelnen AD-Gebieten und Märkten untersucht und verglichen wurde.
Analog zur Auswertung des Datensets „BPH“ wird auch bei dieser Auswertung zur Kennzeichnung
der verschiedenen Auswertungsvariationen die in Abbildung 4-34 gezeigte Codierung verwendet.
Pools (Anzahl)
Cross Section Unit
Übersicht Deutschland
IMS-Kreise
Gebiete
D (1)
Common Coefficients
Märkte
Markt 900
Gebiete Markt 900 (8),
Common Coefficients
IMS-Kreise
Markt 900 (1),
Common Coefficients
IMS-Kreise
Markt 500
Gebiete Markt 500, (8), Common Coefficients
IMS-Kreise
Markt 500, (1),
Common Coefficients
IMS-Kreise
Markt 1100
IMS-Kreise
IMS-Kreise
Facharzt-spezifische Pools
Pool „Pulmologen“ (1)
Common Coefficients
IMS-Kreise
Legende:
ü: Berechnung liegt vor
Vorgehen
Besprechungen
Muster
AWB
VA
2a/K
2c/K
2a/G
2c/G
3a/M
3c/M
3c/M
ü (15/15)
ü (15/15)
ü (1/1)
ü (1/1)
ü (1/1)
ü (15/15)
ü (15/15)
ü (1/1)
ü (1/1)
ü (1/1)
ü (15/15)
ü (15/15)
ü (1/1)
ü (1/1)
ü (1/1)
ü (15/15)
ü (15/15)
ü (1/1)
ü (1/1)
ü (1/1)
1a/K
1c/K
1d/K
2a/K
2c/K
2d/K
ü (8/8)
ü (8/8)
ü (7/8)
ü (1/1)
ü (1/1)
N/C
ü (8/8)
ü (8/8)
ü (7/8)
ü (1/1)
ü (1/1)
N/C
ü (8/8)
N/C (4/8)
N/C (4/8)
ü (1/1)
N/C
N/C
ü (8/8)
N/C
N/C
ü (1/1)
N/C
N/C
1a/K
1c/K
1d/K
2a/K
2c/K
2d/K
ü (8/8)
ü (7/8)
ü (7/8)
ü (1/1)
ü (1/1)
ü (1/1)
ü (8/8)
ü (7/8)
ü (7/8)
ü (1/1)
ü (1/1)
ü (1/1)
ü (8/8)
N/C (7/8)
N/C (7/8)
ü (1/1)
N/C
N/C
ü (6/8)
N/C
N/C
ü (1/1)
N/C
N/C
1a/K
1c/K
1d/K
2a/K
2c/K
2d/K
ü (8/8)
ü (8/8)
ü (8/8)
ü (1/1)
ü (1/1)
ü (1/1)
ü (8/8)
ü (8/8)
ü (8/8)
ü (1/1)
ü (1/1)
ü (1/1)
ü (8/8)
N/C (1/8)
N/C (1/8)
ü (1/1)
N/C
N/C
ü (5/8)
N/C
N/C
ü (1/1)
N/C
N/C
Fa/K
Fc/K
Fd/K
ü (1/1)
-
ü (1/1)
-
ü (1/1)
-
ü (1/1)
-
(7/8): 7 von 8 Schätzungen
N/C: not computable
- : Schätzung nicht durchgeführt
Abbildung 4-35: Untersuchungsumfang Datenset „Asthma“ (einfache Regressionen)
Die Auswahl der untersuchten Gebiete und die Bildung der zugehörigen Schätzpools erfolgte
entsprechend den Kriterien, die auch beim Datenset „BPH“ angewendet wurden. Dies erschien vor
allem unter dem Aspekt der Vergleichbarkeit der beiden Datensets sinnvoll.532 Der Facharztspezifische Pool wurde aus IMS-Mikro-Kreisen gebildet, in denen mindestens ein niedergelassener
532
Diese Vergleichbarkeit der Datensets ist eine wichtige Voraussetzung für eine zuverlässige Reliabilitätsmessung, wie
sie im forschungsmethodischen Teil beschrieben wurde. Vgl. Abschnitt 4.2.1.
234
Pulmologe ansässig ist. Bevor die Ergebnisse dieser umfangreichen Auswertungen geprüft und miteinander verglichen werden, zeigt Abbildung 4-35 eine Übersicht der durchgeführten Regressionen.
Die Übersicht der einfachen Regressionen der Zeitreihen zum Datenset „Asthma“ lässt folgende
Schlüsse zu:
• Schätzungen mit (für alle Cross Section Units) gemeinsamen Korrelationskoeffizienten
können für alle Variablen auf allen Aggregationsebenen geschätzt werden. Nur in
vereinzelten Fällen ist eine Schätzung methodisch („Near Singular Matrix“) nicht möglich.
• Schätzungen mit Cross Section-spezifischen Koeffizienten konnten meist sowohl bei
Bildung der Pools entsprechend den Gebieten als auch entsprechend den Märkten mit
IMS-Mikro-Kreisen durchgeführt werden.
• Spezifische Schätzungen werden scheinbar erschwert, wenn die Pools zu viele Cross
Section Units enthalten.
• Die Schätzungen mit spezifischen Koeffizienten (und auch spezifischen Konstanten) der
Regressionsgleichung waren auch hier fast nur bei häufiger durchgeführten Marketingmassnahmen möglich. Bei den seltener durchgeführten Massnahmen (AWBs,
Veranstaltungen) führte die Datenlage zur Unlösbarkeit des Schätzverfahrens.
In diesen Punkten unterscheidet sich das Datenset „Asthma“ nicht stark vom vorher untersuchten
Datenset „BPH“; lediglich die Regressionen mit spezifischen Koeffizienten (Aggregationsebene IMSMikro-Kreise) waren beim Datenset „Asthma“ in grösserer Zahl auch für Pools möglich (Code 2c,d/K),
die aus Regionalmärkten gebildet wurden. Die grundsätzlichen Eigenschaften des Verfahrens bleiben
aber über die beiden Datensets konsistent.
4.4.3 Bewertung der Regressionsergebnisse
Die Annahmen über Schätzmasse und Signifikanzniveaus bleiben gegenüber der Auswertung des
vorigen Datensets unverändert.533 Schätzungen, welche diese Bedingungen nicht erfüllen, werden in
den folgenden Tabellen durch „n.erf.“ gekennzeichnet.
Die Auswertung umfasst die 3 Regionalmärkte mit ihren jeweils 8 AD-Gebieten, die auch beim
Datenset „BPH“ untersucht wurden. In diesen 24 Gebieten sind insgesamt 425 IMS-Mikro-Kreise
enthalten. Die Ergebnisse reflektieren also etwa ein Viertel aller Mikro-Märkte Deutschlands.
533
Für die Korrelationskoeffizienten gilt ein Signifikanzniveau von mindestens 90%; die Konstanten der
Regressionsgleichungen befinden sich auf einem Signifikanzniveau von 99%. Die Regressionsgleichungen werden
akzeptiert, wenn mindestens 10% der Schwankungen durch den Regressor erklärt werden (Adj.R2 ≥ 10%).
Durchgestrichene Werte der Korrelationskoeffizienten in den Tabellen weisen auf negative Werte des ermittelten
Bestimmtheitsmasses R2 oder Adj.R2 hin, die in dieser Arbeit nicht weiter interpretiert werden.
235
4.4.3.1 Aggregationsebenenkonsistenz
Für jede der ausgewählten Variablen wird die Konsistenz der Regressionskoeffizienten ermittelt, wenn
diese für gleiche Gebiete auf unterschiedlichen Aggregationsebenen geschätzt werden. Analog zum
Vorgehen beim Datenset BPH werden folgende Korrelationskoeffizienten sowie die Gütemasse der
entsprechenden Regressionen gegenübergestellt: die Schätzung gemeinsamer Korrelationskoeffizienten für alle IMS-Mikro-Kreise eines Marktes (Code 2a / K) mit der Schätzung gemeinsamer
Korrelationskoeffizienten für alle AD-Gebiete (jeweils aus aggregierten IMS-Mikro-Kreisen) eines
Marktes (Code 2a / G).
• Variablen „Besprechungen“ und „Muster“
Die Schätzergebnisse der Variablen „Besprechungen“ und „Muster“ sind in Abbildung 4-36 für die
einzelnen Untersuchungseinheiten auf verschiedenen Aggregationsebenen zusammengefasst. Für
beide Variablen können ähnliche Schlüsse gezogen werden:
• Auf beiden Aggregationsniveaus werden für nahezu alle Pools signifikante Regressionskoeffizienten geschätzt.
• Anders als beim Datenset „BPH“ sind die Werte der Korrelationskoeffizienten auf höher
aggregiertem Niveau deutlich grösser.
• Auch bei diesem Datenset nimmt auf dem höher aggregierten Niveau der AD-Gebiete die
Qualität der Regressionsgleichung zu: das Schätzmass Adj.R2 steigt erheblich (vgl.
Abbildung 4-36).
• Allerdings nimmt die Zahl der Pools, in denen die Bedingungen für das Signifikanzniveau
der Konstanten erfüllt werden, auf dem höher aggregierten Niveau ab: auf Ebene der IMSMikro-Kreise erfüllen 14 von 15 Schätzpools die Bedingungen, auf Ebene der AD-Gebiete
sind es bei Besprechungen zwar ebenfalls 14, bei Mustern hingegen nur noch 5 Pools.
• Die Konstanten der Regressionsgleichung nehmen vielfach auch negative Werte an; sie
sind auf höher aggregiertem Niveau ausschliesslich negativ und betragen in absoluten
Werten das bis 200-fache der Werte der detaillierteren Ebene.
• Die Steigerung der Konstanten der Regressionsgleichung kann nicht mehr in konstanter
Relation zur Steigerung der Anzahl der Cross Section Units im Schätzpool gesehen
werden. Eine mögliche Erklärung liegt in der Kürze der Zeitreihe sowie der Tatsache, dass
erst mit Beginn des Beobachtungszeitraumes Umsätze verzeichnet wurden.
Eine Konzentration auf die Interpretation der Ergebnisse auf Ebene der IMS-Mikro-Kreise erscheint
auch bei diesem Datenset sinnvoll. Vor allem die Konstanten der Regressionsgleichung sind bei den
Daten einer Produktneueinführung auf höherem Aggregationsniveau weniger zuverlässig bzw.
aussagekräftig.
Mit einer einfachen Regression mit gemeinsamen Korrelationskoeffizienten und Konstanten der
Regressionsgleichung (Auswertungscode 2a / K, linker Teil der Abbildung 4-36) werden folgende
Ergebnisse erzielt:
236
• Durch die Schwankungen der Variablen „Produktbesprechungen“ werden 29%-55% der
Umsatzschwankungen mit signifikanten Korrelationskoeffizienten von 19,0 bis 36,9 erklärt.
• Mit der Variablen „Muster“ werden 11%-49% der Schwankungen des Regressanden mit
Korrelationskoeffizienten zwischen 18,2 und 32,5 erklärt.
• Für die relativ umfassenden Schätzpools mit 93-182 Cross Section Units errechnen sich
diese Ergebnisse aus einer Vielzahl von Einzelwerten. Die Werte der Koeffizienten für
diese beiden Variablen streuen weniger als beim Datenset „BPH“; dabei bieten die
Regressionsgleichungen einen grösseren Erklärungsgehalt.
Wie beim vorher analysierten Datenset „BPH“ lassen sich auch hier grundsätzliche Parallelen der
beiden Variablen „Besprechungen“ und „Muster“ erkennen. Sowohl Erklärungsgehalt als auch
Einfluss der Massnahme „Besprechungen“ sind allerdings relativ zur Musterabgabe grösser als dies
beim Datenset „BPH“ festgestellt werden konnte.
Pool
D gesamt
100
200
300
400
500
600
700
800
900
1000
1100
1200
1300
1400
D gesamt
100
200
300
400
500
600
700
800
900
1000
1100
1200
1300
1400
Legende:
Intercept
Adj.R2
Section Units
Section Units
Besprechungen
1845
29,71
20,19
0,29
113
47,61
-2939,98
0,83
125
19,00
74,69
0,46
8
43,65
-2552,87
0,74
95
31,21
49,84
0,33
8
41,25
-2198,11
0,72
93
35,83
n.erf.
0,46
8
68,07
-5724,69
0,71
131
30,38
33,87
0,44
8
50,11
-2854,68
0,77
139
31,29
28,76
0,51
8
49,74
-3767,85
0,93
126
36,87
43,19
0,43
8
47,37
n.erf.
0,67
140
28,31
13,19
0,33
8
45,46
-2590,27
0,77
173
32,20
12,92
0,34
9
60,40
-5397,40
0,82
182
22,62
40,34
0,40
8
41,01
-2937,83
0,86
159
26,20
-17,53
0,39
8
38,71
-3116,07
0,75
104
27,07
-16,83
0,55
8
46,05
-2476,83
0,81
120
31,17
-16,23
0,43
8
46,37
-3562,86
0,68
139
33,56
-53,47
0,42
8
58,75
-6770,00
0,94
119
32,68
54,10
0,52
8
53,05
-2366,18
0,68
Muster
1845
25,30
81,68
0,34
113
39,78
-476,81
0,77
125
18,23
91,42
0,36
8
32,39
n.erf.
0,50
95
32,51
105,13
0,44
8
41,44
n.erf.
0,64
93
29,61
172,76
0,32
8
n.erf.
131
28,09
90,90
0,39
8
46,11
n.erf.
0,69
139
28,01
70,80
0,49
8
39,43
-586,42
0,91
126
31,81
104,60
0,39
8
46,38
-1031,61
0,65
140
23,78
83,86
0,21
8
40,01
n.erf.
0,54
173
18,99
106,48
0,20
9
32,20
n.erf.
0,35
182
20,65
75,16
0,30
8
38,56
n.erf.
0,72
159
21,49
49,30
0,35
8
30,58
n.erf.
0,55
104
21,44
58,47
0,24
8
34,71
n.erf.
0,41
120
22,52
116,83
0,24
8
35,00
n.erf.
0,65
139
29,21
26,40
0,34
8
44,50
-1012,73
0,71
119
26,35
113,35
0,33
8
41,41
-592,55
0,90
N/C: not computable
Abbildung 4-36: „Asthmair“ – Konsistenz der Korrelationskoeffizienten der Variable
„Besprechungen“ und „Muster“ bei der Schätzung auf unterschiedlichen Aggregationsebenen
237
• Variablen „Anwendungsbeobachtung“ und „Veranstaltung“
Die Diskussion der Ergebnisse für diese beiden Variablen ist wenig umfangreich: während die
Korrelationskoeffizienten bei einer Schätzung auf der detaillierten Ebene der IMS-Mikro-Kreise zwar
bei beiden Variablen nahezu alle signifikant sind, liefert der Parameter Adj.R2 keine sinnvollen
Ergebnisse: seine Werte liegen alle im negativen Bereich und nehmen auch in ihrem Betrag in
absoluten Zahlen Werte deutlich unter 0,15 an.
Ein ähnliches Bild bietet die Auswertung auf der Aggregationsebene der AD-Gebiete: nur wenige der
Korrelationskoeffizienten erfüllen die Bedingungen an das Signifikanzniveau. Von den zugehörigen
Regressionen ist keine in der Lage, mehr als 10% der Schwankungen des Regressanden (Umsatz
des Präparates) zu erklären.
Pool
D gesamt
100
200
300
400
500
600
700
800
900
1000
1100
1200
1300
1400
D gesamt
100
200
300
400
500
600
700
800
900
1000
1100
1200
1300
1400
Legende:
Intercept
Adj.R2
Section Units
Section Units
Anwendungsbeobachtung
1845
69,51
324,89
-0,09
113
76,12
7651,64
-0,04
125
63,90
267,94
-0,09
8
n.erf.
95
129,69
487,54
-0,04
8
n.erf.
93
62,97
595,98
-0,14
8
n.erf.
131
91,70
330,14
-0,00
8
128,37
6996,38
0,03
139
44,81
380,28
-0,12
8
n.erf.
126
99,93
430,61
-0,09
8
n.erf.
140
65,04
299,13
-0,09
8
133,90
6546,84
-0,02
173
56,10
295,67
-0,12
9
122,48
7258,96
0,00
182
51,47
205,62
-0,08
8
92,68
6547,78
0,03
159
49,50
228,59
-0,08
8
n.erf.
104
41,30
318,09
-0,11
8
n.erf.
120
117,55
304,83
-0,05
8
363,05
3423,65
0,31
139
46,20
328,16
-0,12
8
n.erf.
119
99,41
400,75
-0,07
8
115,28
8171,24
-0,03
Veranstaltungen
1845
116,17
379,75
-0,13
113
158,29
8694,27
-0,08
125
75,25
300,93
-0,12
8
n.erf.
95
331,93
584,26
-0,09
8
476,28
9146,39
-0,02
93
670,59
663,52
-0,12
8
n.erf.
131
8,63
402,80
-0,12
8
n.erf.
139
-269,12
422,42
-0,13
8
-5047,49
11539,36
0,12
126
123,23
486,84
-0,13
8
n.erf.
140
-88,54
357,06
-0,13
8
n.erf.
173
121,54
336,30
-0,14
9
n.erf.
182
125,91
238,66
-0,12
8
1106,81
6759,64
0,08
159
-34,54
272,29
-0,14
8
n.erf.
104
n.erf.
8
-1147,71
7113,26
-0,12
120
114,26
397,81
-0,13
8
n.erf.
139
261,75
368,07
-0,11
8
n.erf.
119
189,06
478,43
-0,12
8
n.erf.
N/C: not computable
Abbildung 4-37: „Asthmair“ – Konsistenz der Korrelationskoeffizienten der beiden Variablen
„Veranstaltungen“ bei der Schätzung auf unterschiedlichen Aggregationsebenen
238
• Lessons learned
Die Ergebnisse dieser Prüfung auf Stabilität der Ergebnisse bei Durchführung der Regression mit
Cross Section Units unterschiedlicher Aggregationsebenen, aber insgesamt gleicher Grundgesamtheit, bestätigen teilweise die Schlussfolgerungen des Datensets „BPH“.
Die Erkenntnis, dass die Ergebnisse von Regressionen, die auf unterschiedlichen Aggregationsebenen durchgeführt wurden, nicht vergleichbar sind, wird bestätigt. Abbildung 4-38 verdeutlicht dies
noch einmal mit einer Gegenüberstellung der drei Aggregationsebenen des Schätzpools „Deutschland
gesamt“.
Hinsichtlich der relativen Höhe der Korrelationskoeffizienten in Abhängigkeit vom Aggregationsniveau
steht die hier festgestellte Regelmässigkeit der mit steigendem Aggregationsniveau zunehmenden
Korrelationskoeffizienten allerdings im Gegensatz zu den Erkenntnissen, die aus dem Datenset „BPH“
gewonnen wurden. Die Regelmässigkeit ist daher entweder zufällig oder aber charakteristisch für das
Datenset eines jungen Produktes, da der Vertrieb von „Asthmair“ ja erst vor kurzer Zeit begonnen
wurde.
Aggregationsniveau
Pool: Deutschland gesamt (3a / K, G, M)
Anzahl Cross Coefficient
Intercept
Adj.R2
Section Units
Besprechungen
IMS-Mikro-Kreise
1.845
29,71
20,19
0,29
AD-Gebiete
113
47,61
-2.939,98
0,83
Märkte
14
60,12
-47.139,21
0,96
Muster
IMS-Mikro-Kreise
1.845
25,30
81,68
0,34
AD-Gebiete
113
39,78
-476,81
0,77
Märkte
14
47,65
-16.962,48
0,79
AWB
IMS-Mikro-Kreise
1.845
69,51
324,89
-0,09
AD-Gebiete
113
76,12
7.651,64
-0,04
Märkte
14
145,80
59.415,47
0,03
Veranstaltungen
IMS-Mikro-Kreise
1.845
116,17
379,75
-0,13
AD-Gebiete
113
158,29
8.694,27
-0,08
Märkte
14
239,68
76.586,75
-0,03
Abbildung 4-38: „Asthmair“ – Vergleich der Regressionsergebnisse unterschiedlicher
Aggregationsebenen für den Schätzpool „Deutschland gesamt“
Deutliche Anzeichen gibt es in Parallele zum Datenset „BPH“ dafür, dass in den Untersuchungseinheiten regelmässig ablaufende Prozesse (wie bspw. Besprechungen, Musterabgaben) für diese
statistische Auswertung besser geeignet sind als weniger häufige Ereignisse (wie bspw. AWB,
Veranstaltungen).
239
4.4.3.2 Schätzpoolkonsistenz
Die Prüfung auf die Schätzpoolkonsistenz wird aufgrund der Ergebnisse des vorhergehenden Abschnitts nur für die Variablen „Produktbesprechungen“ und „Muster“ vorgenommen: Beide Variablen
haben die Eigenschaften, dass die mit ihnen durchgeführten Regressionen unabhängig sowohl von
der Zusammensetzung des Schätzpools als auch von der Variation des Schätzverfahrens zu
interpretierbaren Ergebnissen führten.
Die Auswahl der Regionalmärkte, aus denen die Schätzpools gebildet wurden, sowie der Aufbau der
Tabellen zur Darstellung der Ergebnisse lehnt sich an die Auswertungen zum Datenset „BPH“ an.534
• Variable „Produktbesprechungen“ im Markt 1100
Mit einem Seitenblick auf die entsprechenden Ergebnisse des Datensets „BPH“ fällt bei der
Betrachtung der in Abbildung A-40 dargestellten Resultate als erstes auf, dass die Regressionen hier
ausschliesslich zu positiven Korrelationskoeffizienten führen.535 Bei der weiteren Analyse der
Ergebnisse des Verfahrens mit Cross Section-spezifischen Koeffizienten (vgl. den mittleren Teil der
Abbildung A-40, Code 1c/K oder 2c/K) kann für signifikante Korrelationskoeffizienten folgendes
vermerkt werden:
• Der kleinste Korrelationskoeffizient des umfassenderen Pools (M_...) liegt unter dem
Spektrum der Minimalwerte der Koeffizienten der weniger umfassenden Pools (G_...).
• Der grösste Korrelationskoeffizient des umfassenderen Pools liegt innerhalb des
Spektrums der Maximalwerte der Koeffizienten der weniger umfassenden Pools.
• Fazit: Der umfassendere Pool (M_...) schätzt (beim Cross Section-spezifischen
Schätzverfahren) keine tendenziell höheren Korrelationskoeffizienten als die weniger IMSMikro-Kreise umfassenden Pools der AD-Gebiete (G_...). Dies steht im Gegensatz zu den
Ergebnissen des Datensets BPH.
• Dieses Fazit kann mit den Ergebnissen eines weiteren Marktes gestützt werden, für den die
entsprechenden Berechnungen ebenfalls durchführbar waren (vgl. Abbildung A-38).
Auch die Konstante C der Regression aus dem umfassenderen Pool liegt innerhalb des Bereichs der
Konstanten, die aus Regressionen aus den Pools der einzelnen Gebiete errechnet werden. Die
Konstanten der Regressionsgleichungen nehmen auch negative Werte an; die Ursache hierfür wird in
534
Die Tabellen beinhalten wiederum auch die Ergebnisse von drei (bezüglich der Cross Section Units unterschiedlich
verfahrender) Regressionen. Da sich auch die nächste Prüfung (Schätzverfahrenkonsistenz) auf diese Tabellen
bezieht: 1. Regression mit gemeinsamen Koeffizienten und Konstanten, 2. Regression mit spezifischen Koeffizienten
und gemeinsamen Konstanten und 3. Regression mit spezifischen Koeffizienten und spezifischen Konstanten. Vgl.
hierzu auch Abschnitt 4.3.2.
240
der Kürze der Zeitreihen in Verbindung mit dem starken Wachstum des Produktes in der Einführungsphase vermutet.
Die Werte der Statistiken zur Regressionsgleichung liegen für die Regression des Gesamtmarktes
innerhalb der Spanne, die durch die Werte der Regressionen der einzelnen Märkte gebildet wird.
Für die Regression mit Cross Section-spezifischen Koeffizienten und spezifischen Konstanten
(unterer Teil der Abbildung A-40, Code 1d/K oder 2d/K) wird folgendes festgestellt:
• Der kleinste Korrelationskoeffizient des umfassenderen Pools liegt am unteren Ende des
• Der grösste Korrelationskoeffizient des umfassenderen Pools liegt dicht am oberen Ende
der Koeffizienten der weniger umfassenden Pools.
• Fazit: Der umfassendere Pool (M_...) umfasst in seiner Schätzung beim Cross Sectionspezifischen Schätzverfahren mit spezifischen Konstanten nahezu das gesamte
Wertespektrum jener Korrelationskoeffizienten, die aus den weniger IMS-Mikro-Kreise
umfassenden Pools der AD-Gebiete (G_...) geschätzt werden.
• Dieses Fazit kann nicht mit den Ergebnissen eines weiteren Marktes gestützt werden, da
für die entsprechenden Märkte die Berechnungen nicht durchführbar waren536.
Der Durchschnittswert der spezifisch geschätzten Konstante C liegt, wie auch die Korrelationskoeffizienten bei der Regression aus dem umfassenderen Pool, innerhalb des Spektrums der
Schätzwerte von Regressionen aus den kleineren Pools. Hingegen sind die Maximal- und
Minimalwerte der Schätzung des umfassenden Pools identisch mit den Werten, welche die weniger
umfassenden Pools für die Konstante errechnen. Auch die Werte der Statistiken zur
Regressionsgleichung liegen bei einer Schätzung von spezifischen Konstanten für die Regression des
Gesamtmarktes innerhalb der Spanne, die durch die Werte der Regressionen der einzelnen Märkte
gebildet wird.
Bei einer hinsichtlich Korrelationskoeffizienten und Intercept Cross Section-spezifischen Schätzung
der Variablen „Besprechungen“ deckt eine Schätzung aus einem umfassenderen Pool das volle
Spektrum der aus den weniger umfassenden Pools geschätzten Werte ab. Dieses Ergebnis deutet an
dieser Stelle auf eine Konsistenz der Regressionsergebnisse für spezifische Cross Sections
unabhängig von den jeweiligen Schätzpools hin.
535
536
Auch bei den beiden anderen untersuchten Regionalmärkten wurden (bei beiden Variablen) nur für wenige ADGebiete negative Korrelationskoeffizienten geschätzt; innerhalb dieser Gebiete war dann regelmässig nur ein IMSMikro-Kreis betroffen.
Vgl. die Abbildung 4-35 sowie Abbildung A-38 und Abbildung A-39 im Anhang 8.
241
• Variable „Muster“ im Markt 1100
Die Ergebnisse der Analyse zur Schätzpoolkonsistenz für die Variable „Muster“ ähneln in groben
Zügen denen der Variablen „Besprechungen“. Dennoch sollen die wesentlichen Ergebnisse der
Auswertung von Abbildung A-43 kurz dargelegt werden. Für die Cross Section-spezifischen
Regressionen mit gemeinsamen Konstanten (mittlerer Teil der Tabelle) können für signifikante
Koeffizienten folgende Punkte zusammengefasst werden:
• Der kleinste Korrelationskoeffizient des umfassenderen Pools (M_...) liegt sehr nahe beim
kleinsten Wert der Minimalwerte der Koeffizienten der weniger umfassenden Pools (G_...).
• Der grösste Korrelationskoeffizient des umfassenderen Pools liegt deutlich über dem
grössten Wert der Maximalwerte der Koeffizienten der weniger umfassenden Pools.
• Fazit: Der umfassendere Pool (M_...) schätzt (beim Cross Section-spezifischen Schätzverfahren) tendenziell höhere Korrelationskoeffizienten als die weniger IMS-Mikro-Kreise
umfassenden Pools der AD-Gebiete (G_...). Dies ist konform mit den Ergebnissen aus dem
Datenset „BPH“.
• Dieses Fazit kann mit den Ergebnissen eines weiteren Marktes gestützt werden, für den die
entsprechenden Berechnungen ebenfalls durchführbar waren (vgl. Abbildung A-41 im
Anhang Anhang 6).
Für die Cross Section-spezifischen Regressionen mit spezifischen Konstanten war die entsprechende
Schätzung nur für einen Markt durchzuführen. Entsprechend dem unteren Teil der Abbildung A-43
kann für die signifikanten Korrelationskoeffizienten festgestellt werden:
• Der kleinste Korrelationskoeffizient des umfassenderen Pools kennzeichnet das untere
Ende des Spektrums der Minimalwerte der Koeffizienten der weniger umfassenden Pools;
der grösste Korrelationskoeffizient des umfassenderen Pools markiert das obere Ende der
Maximalwerte der Koeffizienten der weniger umfassenden Pools.
• Fazit: Der umfassendere Pool (M_...) umfasst in seiner Schätzung beim Cross Sectionspezifischen Schätzverfahren mit spezifischen Konstanten das gesamte Wertespektrum
jener Korrelationskoeffizienten, die aus den weniger IMS-Mikro-Kreise umfassenden Pools
der AD-Gebiete (G_...) geschätzt werden.
• Lessons learned
Aus der Analyse von zwei Variablen hinsichtlich der Sensitivität ihrer Cross Section-spezifischen
Auswertungsergebnisse (sowohl der Korrelationskoeffizienten als auch der jeweiligen Konstanten der
Regressionen) auf Veränderungen der Zusammensetzung des Schätzpools kann für die signifikanten
Korrelationskoeffizienten der Schätzung folgendes abgeleitet werden:
242
• Regressionen aus umfassenderen Pools führen nicht zwangsläufig zu höheren
Schätzungen der Werte der Korrelationskoeffizienten. Dies widerspricht scheinbar den
Ergebnissen der Auswertung des Datensets „BPH“.
• Die Konstante der Regressionsgleichung des umfassenderen Pools liegt innerhalb des
Wertespektrums der Konstanten der weniger umfassenden Pools.
• Auch die Statistiken zu den Regressionsgleichungen liegen für den umfassenderen Pool
Insbesondere aus den Ergebnissen der Schätzungen mit Cross Section-spezifischen Konstanten wird
die Vermutung gestützt, dass die Werte der geschätzten spezifischen Korrelationskoeffizienten
unabhängig von der Zusammensetzung des Schätzpools sind.
Abhängig von der Zusammensetzung des Schätzpools unterscheiden sich die
Korrelationskoeffizienten jedoch hinsichtlich des erreichten Signifikanzniveaus. Folglich werden auch
Extremwerte (Minima oder Maxima der Korrelationskoeffizienten eines Pools) u.U. bei bestimmten
Pools als signifikant ausgewiesen, bei anderen hingegen nicht.
Die im Vergleich zum vorher untersuchten Datenset scheinbar höhere Schätzpoolkonsistenz legt beim
Datenset „Asthma“ daher die Vermutung nahe, dass aufgrund eines insgesamt höheren Signifikanzniveaus der Korrelationskoeffizienten diese Abweichungen seltener auftreten. Dies erzeugt bei der
Analyse des Datensets „Asthma“ ein homogeneres Bild der Auswertungsergebnisse.
Bevor die Anzahl der signifikanten Ergebnisse für dieses Datenset ermittelt wird, bewertet der nächste
Abschnitt die Ergebnisse von Regressionen bei Variation des Verfahrens.
4.4.3.3 Schätzverfahrenkonsistenz
Aus den einleitend vorgestellten Variationsmöglichkeiten der Pooled Time Series Regression wurden
auch für dieses Datenset drei Regressionstypen ausgewählt, deren Ergebnisse in diesem Abschnitt
auf ihre Konsistenz geprüft werden.537 Hierzu werden die Übersichten Abbildung A-40 für die Variable
„Besprechungen“ und Abbildung A-43 für die Variable „Muster“ zugrunde gelegt. Sie zeigen eine
Auswertung der Ergebnisse der Regressionen für folgende Variationen des Schätzverfahrens:
• Schätzung eines gemeinsamen Korrelationskoeffizienten für alle Cross Section Units des
537
Vgl. Abschnitt 4.4.2 in diesem Kapitel.
243
Neben den o.g. Tabellen werden bei der Auswertung auch die Ergebnisse der Regressionen von
Daten der beiden anderen ausgewählten Märkte benutzt, auf die an anderer Stelle bereits verwiesen
wurde. Die Ergebnisse werden – analog zum Vorgehen der Auswertung des Datensets „BPH“ –
primär jeweils für jene Pools verglichen, welche die IMS-Mikro-Kreise eines Marktes als Cross Section
Units zusammenfassen. Da allerdings nur für einen Regionalmarkt-Pool die Regressionen aller drei
Schätzverfahren durchgeführt werden konnten, rückt auch der Vergleich der entsprechend der ADGebiete zusammengesetzten Schätzpools beim vorliegenden Datenset in den Vordergrund.
Eine von der Wahl des Schätzverfahrens unabhängige Beobachtung ist, dass fast keine negativen
Korrelationskoeffizienten geschätzt werden. Im einzelnen führt die Untersuchung der in Abbildung
A-40 gezeigten Ergebnisse zu folgenden Feststellungen hinsichtlich der Sensitivität der Ergebnisse
gegenüber einer Modifikation des Schätzverfahrens:
• Die Konstante der Regressionsgleichung der gemeinsamen Regression aller Cross Section
Units liegt innerhalb der jeweiligen Mittelwerte der Cross Section-spezifischen Korrelationskoeffizienten der beiden anderen Schätzverfahren.
• Die Gütemasse der Schätzung R2 und Adj.R2 nehmen bei der Cross Section-spezifischen
Schätzung mit spezifischen Intercepts die höchsten Werte an, gefolgt von der Cross
Section-spezifischen Schätzung mit gemeinsamen Intercepts. Vergleichsweise am
geringsten wird die Veränderung des Regressanden durch die Variable „Produktbesprechungen“ mit der Schätzung von gemeinsamen Koeffizienten und Intercepts erklärt.
Dies gilt (beim Vergleich von gleichen Pools) grundsätzlich für die jeweiligen Verfahren.538
• Der Durbin-Watson-Indikator als Mass für Autokorrelation ersten Grades hingegen nimmt
die Werte mit der geringsten Abweichung von „2“ bei der Schätzung von spezifischen
Koeffizienten mit gemeinsamen Intercepts (Verfahren „2, 3d/K“) an.
Die aus dem Datenset „BPH“ abgeleitete Vermutung, dass eine höhere „Verdichtung“ der Regression
im Auswertungsverfahren zu moderateren Schätzungen des Korrelationskoeffizienten führt als Regressionen mit einem höheren Detaillierungsgrad (Cross Section-spezifische Schätzung von Korrelationskoeffizienten und Intercepts), wird durch dieses Datenset bestätigt. Dieses Schätzverfahren stellt
daher tatsächlich eine relativ gute Approximation der detaillierteren Schätzung dar, so dass die mit
Hilfe dieses Verfahrens ermittelten Werte zu Recht für die Interpretation der Korrelationskoeffizienten
für Zwecke eines zentralen Marketings herangezogen werden können. Anhand der analogen
Untersuchung der Variablen „Muster“ wird versucht, diese Erkenntnis zu validieren.
538
Vgl. hierzu auch Abbildung A-38 und Abbildung A-39 im Anhang 8, die diese Eigenschaften für die entsprechenden
Pools der AD-Gebiete bestätigen.
244
Die Untersuchung der in Abbildung A-43 dargestellten Regressionsergebnisse für die Variable
„Muster“ führt hinsichtlich der zu prüfenden Kriterien zunächst zu diesen Feststellungen:
• Die Konstante der Regressionsgleichung wird in der gemeinsamen Regression aller Cross
Section Units im Wertebereich der beiden anderen Schätzverfahren geschätzt.
• Die Gütemasse der Schätzung R2 und Adj.R2 nehmen bei der Cross Section-spezifischen
Schätzung mit spezifischen Intercepts die höchsten Werte an, gefolgt von der Cross
Section-spezifischen Schätzung mit gemeinsamen Intercepts. Diese Aussage gilt beim
Vergleich der entsprechenden Pools grundsätzlich für die Verfahren.539 Vergleichsweise
am geringsten wird die Veränderung des Regressanden durch die Variable „Muster“ mit der
Schätzung von gemeinsamen Koeffizienten und Intercepts erklärt.
• Der Durbin-Watson-Indikator erzielt im Durchschnitt aller Regressionen die zuverlässigsten
Werte für die Schätzung mit spezifischen Korrelationskoeffizienten und Intercepts: dies
widerspricht zwar der Feststellung für die Variable „Produktbesprechungen“ in diesem
Datenset, ist aber in Einklang mit den Ergebnissen des Datensets „BPH“.
• Die Minima und Maxima der Cross Section-spezifischen Korrelationskoeffizienten erreichen
bei Verfahren mit spezifischen Koeffizienten, aber gemeinsamen Konstanten eher höhere
Werte.540
• Lessons learned
Bei beiden Variablen schätzt das Verfahren mit Cross Section-spezifischen Koeffizienten und spezifischen Konstanten in der Tendenz höhere Werte für signifikante Korrelationskoeffizienten als dies die
beiden anderen Modifikationen des Verfahrens tun. Die Vermutung, dass die erklärenden Variablen in
diesen Regressionen einen vergleichsweise stärkeren Einfluss haben, wird auch durch die
Ergebnisse dieses Datensets gestützt.
Die Feststellung wird ferner durch die Tatsache untermauert, dass die Masse für die Güte der
Schätzung (R2 und Adj.R2) bei diesem Verfahren die höchsten Werte annehmen.
Schätzungen mit gemeinsamen Koeffizienten und Intercepts erzielen zwar hinsichtlich der Gütemasse
der Regressionsgleichung eine wesentlich schlechtere Qualität als die Verfahren mit spezifischen
Koeffizienten. Allerdings liegen die mit diesem Verfahren geschätzten Korrelationskoeffizienten
539
540
Einschränkend sei auf einzelne Fälle hingewiesen, bei denen die Cross Section-spezifische Schätzungen mit
gemeinsamen Konstanten bessere Werte für Adj.R2 erzielte als jene Regressionen mit spezifischen Konstanten.
Für die Minima gilt dies auch für den Vergleich der Ergebnisse der entsprechend der AD-Gebiete
zusammengesetzten Schätzpools; bei den Mittelwerten und Maxima wird die Aussage nur eingeschränkt gestützt.
Vgl. hierzu auch die Abbildung A-43 sowie entsprechend Abbildung A-41 und Abbildung A-42 im Anhang 8.
245
ähnlich einem Mittelwert innerhalb des Bereiches der beiden anderen Verfahren; sie werden deshalb
durch dieses Datenset als sinnvolle Approximation für den Wirkungsgrad der Massnahme bestätigt.
4.4.3.4 Praxistauglichkeit: Anzahl signifikanter Ergebnisse
Die Praxistauglichkeit der Ergebnisse wird insbesondere durch die Anzahl signifikanter Ergebnisse
geprägt. Für die vertriebsorientierte Interpretation der Ergebnisse und die Abbildung in einem
Performance-Cockpit ist es wichtig, dass für die entscheidenden Massnahmen signifikante Korrelationskoeffizienten auf Niveau der IMS-Mikro-Kreise ermittelt werden können. Daher soll neben der
grundsätzlichen Prüfung der Praxistauglichkeit auch herausgefunden werden, mit welchem Verfahren
die grössere Anzahl signifikanter Ergebnisse erzielt werden kann. Vorteilhaft bei dem vorliegenden
Datenset ist, dass das Auftreten negativer signifikanter Koeffizienten eine seltene Ausnahme ist.
Für die beiden Variablen „Produktbesprechungen“ und „Muster“ wird sowohl die Variation des Schätzverfahrens Cross Section-spezifischer Regressionen als auch die Zusammensetzung der Schätzpools
hinsichtlich der erzielten Anzahl signifikanter Ergebnisse verglichen.
Die Anzahl der signifikanten Korrelationskoeffizienten des Marktes 1100 ist pro Schätzpool für die
Variable „Produktbesprechungen“ in Abbildung A-46 zusammengefasst. Die Werte in Klammern
geben wiederum die entsprechenden Daten für die Pools der beiden anderen untersuchten Regionalmärkte an.541
• Sowohl aus dem umfassenderen Pool des Marktes als auch aus den einzelnen Pools der
Gebiete werden deutlich mehr oder mindestens gleich viele signifikante Koeffizienten beim
Verfahren mit gemeinsamen Konstanten der Regressionsgleichung geschätzt als beim
Verfahren mit spezifischen Konstanten der Regressionsgleichung.542
• Bei der Regression mit einer gemeinsamen Konstanten werden in der Summe der
einzelnen Pools weniger signifikante Korrelationskoeffizienten ermittelt als im entsprechenden umfassenden Pool; dies steht dem Ergebnis der Auswertung des Datensets
„BPH“ entgegen. Die Schätzung mit spezifischen Intercepts führt zu dem gleichen Ergebnis
und ist konform mit der Auswertung des Datensets „BPH“.
• Bei der Regression mit gemeinsamen Konstanten werden für 57%-100% (77%-95% / 75%100%) der IMS-Mikro-Kreise des betrachteten Marktes in den Pools der AD-Gebiete
positive Korrelationskoeffizienten ermittelt; bei Schätzung aus dem Pool des Gesamtmarktes sind es 85% (90% / N/C).
541
542
Vgl. hierzu Abbildung A-44 und Abbildung A-45 im Anhang 8.
Da die Regressionen nicht für alle drei Markt-basierte Pools durchgeführt werden konnten, wird die Aussage nur
durch die Ergebnisse eines Marktes unterstützt.
246
nicht; in dem Markt-basierten Pool sind es 15% (10% / N/C).
• Die statistischen Gütemasse der umfassenderen Pools bewegen sich bei beiden Verfahren
im Rahmen der Werte jener Pools, die sich aus weniger IMS-Mikro-Kreisen zusammensetzen.
Auf Basis eines Viertels aller IMS-Mikro-Kreise bestätigt diese Analyse für die Variable
„Besprechungen“ das Ergebnis des Datensets „BPH“, dass Cross Section-spezifische Regressionen
mit einer gemeinsamen Konstanten der Regressionsgleichung zu mehr signifikanten Korrelationskoeffizienten führen als solche mit spezifischen Konstanten. Der folgende Teil des Abschnitts
analysiert das Verhalten der Variablen „Muster“.
Die Auswertung für die Variable „Muster“ hinsichtlich der Anzahl der signifikanten Korrelationskoeffizienten kommt zu den nachfolgend aufgeführten Schlüssen (vgl. auch Abbildung A-49); die
Werte in Klammern enthalten wiederum die entsprechenden Angaben für die beiden anderen
untersuchten Regionalmärkte:543
• Das Verfahren mit gemeinsamen Intercepts erzielt insgesamt mehr signifikante Korrelationskoeffizienten als jenes mit spezifischen Konstanten. Auch hier waren nur für einen
aus einem Regionalmarkt gebildeten Pool Regressionen möglich.
• Bei jeweils gleichem Verfahren werden im Markt-basierten Pool mehr signifikante Korrelationskoeffizienten geschätzt als in der Summe der Gebiets-basierten Pools.
• Bei der Regression mit gemeinsamen Konstanten werden für 50%-83% (61%-89% / 50%94%) der IMS-Mikro-Kreise des betrachteten Marktes in den Pools der AD-Gebiete positive
Korrelationskoeffizienten ermittelt; bei Schätzung aus dem Pool des Gesamtmarktes sind
es 80% (79% / N/C).
nicht; in dem Markt-basierten Pool sind es 20% (20% / N/C).
• Die statistischen Gütemasse der umfassenderen Pools bewegen sich im Rahmen der
Werte der Pools, die sich aus weniger IMS-Mikro-Kreisen zusammensetzen.
Die Auswertungsergebnisse der Variablen „Muster“ verhalten sich beim untersuchten Datenset
entsprechend den für die Variable „Besprechungen“ ermittelten Werten. Der nachfolgende Abschnitt
fasst die Ergebnisse der Analyse „Praxistauglichkeit“ für beide Variablen zusammen.
543
Vgl. hierzu Abbildung A-47und Abbildung A-48im Anhang 8.
247
• Lessons learned
Die Einsatzfähigkeit im Performance Measurement wurde anhand der Anzahl signifikanter Korrelationskoeffizienten bewertet. Für beide Variablen führt das Schätzverfahren mit gemeinsamen Konstanten der Regressionsgleichung unabhängig von der Zusammensetzung der Pools in allen drei
geprüften Märkten zu Ergebnissen mit mehr signifikanten Koeffizienten. Dieses Ergebnis bestätigt die
Überlegenheit des Verfahrens mit gemeinsamen Konstanten.
Im Vergleich zum Datenset „BPH“ können im vorliegenden Datenset mit beiden Verfahren deutlich
mehr signifikante Korrelationskoeffizienten ermittelt werden, die darüber hinaus nahezu ausschliesslich positive Werte annehmen. Obwohl sich der Untersuchungszeitraum nur über die Zeit erstreckt, in
der das Produkt auch tatsächlich am Markt beworben wird, ist dieses positive Ergebnis wahrscheinlich
auf das Wachstum in dieser frühen Phase des Produktlebenszyklus zurückzuführen.
Der leicht geringere Erklärungsgehalt der ermittelten Regressionsgleichungen gegenüber dem Verfahren mit Cross Section-spezifischen Intercepts (gemessen an R2 und Adj.R2) stellt keinen schwerwiegenden Nachteil dar und kann das Ergebnis nicht schmälern, da für einen Einsatz im
Performance-Cockpit die Korrelationskoeffizienten im Vordergrund stehen.
Der Wert des Durbin-Watson-Indikators weist auf eine möglicherweise vorliegende Autokorrelation
ersten Grades hin. Bei beiden Variablen werden – summarisch über alle untersuchten Schätzpools
betrachtet – beim Verfahren mit spezifischen Konstanten tendenziell schlechtere Werte für diesen
Indikator erzielt. Auch hier zeigt die Regression mit gemeinsamen Intercepts ihre Überlegenheit für
den Einsatz im Performance Measurement. Dennoch bleibt dieser Indikator bei der Beurteilung der
einzelnen Schätzpools in einer detaillierten Interpretation zu berücksichtigen; im Einzelfall kann es
also empfehlenswert sein, auf die Schätzwerte des alternativen Verfahrens auszuweichen.
Im Gegensatz zum Datenset „BPH“ werden hier bei Regressionen aus kleineren Pools (basierend auf
den AD-Gebieten) in der Summe regelmässig gleich viele oder weniger signifikante Koeffizienten
berechnet als aus den umfassenderen Schätzpools (Regionalmarkt-basiert). Dieser Unterschied ist
allerdings nur geringfügig. Unter der Berücksichtigung der Tatsache, dass eine Regression aus den
Markt-basierten Pools nur in wenigen Fällen möglich war, ist die Poolbildung auch nach der
Auswertung des Datensets „Asthma“ auf Basis der AD-Gebiete zu empfehlen.
4.4.3.5 Zusammenfassende Beurteilung von Auswertungsverfahren und Auswertungsergebnissen
Grundsätzlich wird auch beim Datenset „Asthma“ die Erkenntnis der vorher untersuchten Daten
bestätigt, dass die geschätzten Ergebnisse der Pooled Time Series Regression nicht bedingungslos
konsistent und vergleichbar sind. Dieser Abschnitt fasst die Ergebnisse der Auswertung des zweiten
Datensets zusammen.
248
• Aggregationsebenen
Die Untersuchungen der Konsistenz der Schätzergebnisse über verschiedene Aggregationsebenen
am Datenset „Asthma“ bestätigen, dass die Werte der Regressionsgleichung aus Daten
verschiedener Aggregationsniveaus nicht vergleichbar sind.
Auch der Zusammenhang zwischen Häufigkeit der Massnahme pro Cross Section Unit und der
Möglichkeit zur Durchführung von Cross Section-spezifischen Schätzungen wurde bestätigt: eine
Cross Section-spezifische Analyse von Performancetreibern, die weniger häufig eingesetzt werden,
kann nur auf einem höher aggregierten Niveau der Daten durchgeführt werden. Dazu ist entweder die
Ebene der Gebiete oder die der Märkte unter entsprechender Poolbildung zu verwenden. Beides wird
eher bei einer marketingorientierten Auswertung der Daten notwendig sein. Für den Einsatz im
vertriebsorientierten Performance-Cockpit sowie dem Vergleich von AD-Gebieten ist jedoch die
Auswertung auf der detaillierteren Ebene der IMS-Mikro-Kreise vorzuziehen.
• Zusammensetzung der Pools
Anhand der beiden Verfahren mit Cross Section-spezifisch geschätzten Korrelationskoeffizienten
wurde geprüft, inwiefern sich die Auswertungsergebnisse bei Variation der Zusammensetzung der
Pools verändern: ein umfassender Pool (alle IMS-Mikro-Kreise eines Marktes) sowie mehrere SubPools (alle IMS-Mikro-Kreise der entsprechenden AD-Gebiete dieses Marktes) bildeten den Kern der
Untersuchung.
• Regressionen aus umfassenderen Pools führen bei Schätzungen mit gemeinsamen
Intercepts nicht grundsätzlich zu höheren Schätzungen von signifikanten Koeffizienten als
die Schätzungen aus den weniger umfassenden Pools.
• Cross Section-spezifische Schätzungen mit spezifischen Konstanten führen auch bei
umfassenderen Schätzpools zu Ergebnissen, die hinsichtlich der Werte der Koeffizienten
weitgehend konsistent sind mit jenen der weniger umfassenden Pools.
• Die Statistiken zu den Regressionsgleichungen liegen für den umfassenderen Pool in
beiden Fällen innerhalb des Wertespektrums der Ergebnisse aus den weniger
umfassenden Pools.
Die Ergebnisse des Verfahrens mit gemeinsamen Konstanten der Regressionsgleichungen
widersprechen nur scheinbar den Ergebnissen des Datensets „BPH“; vielmehr sind die Resultate
dahingehend zu ergänzen, dass vor allem das Signifikanzniveau der Korrelationskoeffizienten bei
einer Veränderung der Zusammensetzung des Schätzpools beim Datenset „BPH“ stärker variiert als
beim Datenset „Asthma“.
249
• Variation des Schätzverfahrens
Bei der Auswertung der verschiedenen Schätzverfahren wurden die Ausprägungen der als signifikant
geschätzten Korrelationskoeffizienten von drei verschiedenen Spezifikationen des Schätzverfahrens
miteinander verglichen.544
Das Verfahren mit Cross Section-spezifischen Koeffizienten und spezifischen Konstanten schätzt die
höchsten signifikanten Korrelationskoeffizienten und misst damit der erklärenden Variablen einen
vergleichsweise stärkeren Einfluss zu als die beiden anderen Verfahrens.
Schätzungen mit gemeinsamen Koeffizienten und Intercepts weisen gegenüber den beiden anderen
etwas schwächere Gütemasse der Regressionsgleichung auf. Dennoch wurde gezeigt, dass mit
diesem Verfahren geschätzte Korrelationskoeffizienten als Approximation bspw. für das Performance
Measurement verschiedener Massnahmen für zentrale Analyseaufgaben herangezogen werden
können.545
• Einsetzbarkeit
Die Prüfung der Einsetzbarkeit im Performance Measurement wird wesentlich bestimmt durch die
Anzahl signifikanter Korrelationskoeffizienten; für ein vertriebsorientiertes Performance-Cockpit steht
dabei das die Ebene der IMS-Mikro-Kreise im Vordergrund. Zwar werden bei Regressionen aus
kleineren Pools (basierend auf den AD-Gebieten) in der Summe nur gleich viele oder geringfügig
weniger signifikante Koeffizienten berechnet als aus den umfassenderen Schätzpools (Regionalmarkt-basiert), doch ist die Schätzung aus dem umfassenderen Pool nicht immer möglich. Daher ist
auch hier die Regression aus den weniger umfassenden Pools vorzuziehen.
Unabhängig von der Zusammensetzung der Pools ist die Anzahl der signifikanten Koeffizienten bei
der Schätzung mit gemeinsamen Konstanten der Regressionsgleichung für beide Variablen deutlich
höher. Dies entspricht den Ergebnissen des Datensets „BPH“.
• Empfehlungen
Aus den Ergebnissen der Auswertung des Datensets „Asthma“ können folgende Empfehlungen für
die Durchführung von statistischen Auswertungen innerhalb des Performance Measurements abgeleitet werden:
• Die Aggregationsebene der IMS-Mikro-Kreise bildet die Auswirkungen der Geschäftsprozesse deutlicher ab und ist daher vorzuziehen.
544
545
Hierbei handelte es sich um folgende Verfahren: 1) Regression mit gemeinsamen Koeffizienten und Intercepts für
alle Cross Section Units des Pools, 2) Regression mit Cross Section-spezifischen Koeffizienten und gemeinsamen
Konstanten und 3) Regression mit Cross Section-spezifischen Koeffizienten und spezifischen Konstanten.
Dies ist durch die Nähe der Schätzungen der Korrelationskoeffizienten zu den Ergebnissen der (präziseren)
Schätzungen mit Cross Section-spezifischen Koeffizienten und Intercepts gerechtfertigt.
250
• Hinsichtlich des Verfahrens sollte in Abhängigkeit von der Zielsetzung differenziert werden:
zum Performance Measurement von Marketingmassnahmen sollte eine Regression mit
gemeinsamen Koeffizienten und Intercepts herangezogen werden. Die Analyse kann in
diesem Fall auch mit multiplen Regressionen weitergeführt werden. Zum Einsatz im
vertriebsorientierten Performance-Cockpit sind Cross Section-spezifische Regressionen mit
gemeinsamen Intercepts zu wählen.
• Die Zusammensetzung des Schätzpools sollte für ein vertriebsorientiertes Performance
Measurement nach der AD-Struktur erfolgen. Da Ausprägung und Anzahl der Korrelationskoeffizienten durch den Umfang des Pools beeinflusst werden, erscheint es für Cross
Section-spezifische Regressionen empfehlenswert, Pools entsprechend den einzelnen ADGebieten (und nicht nach Märkten) zu bilden.
• Für ein Performance Measurement von Marketingmassnahmen können darüber hinaus
auch Pools entsprechend der Ausprägung einzelner Kontingenzfaktoren gebildet werden.
Diese Schlüsse stimmen mit den auf dem Datenset „BPH“ basierenden Feststellungen überein und
können als empirisch geprüfte Empfehlungen zum Aufbau eines Performance Measurement-Systems
verwendet werden. Die Ergebnisse der Datensets haben auch gezeigt, dass die spezifische Situation
des untersuchten Produktes in Produktlebenszyklus oder Wettbewerb die Auswertungsergebnisse
deutlich beeinflussen kann. Dieser Tatsache ist bei Aufbau und Anpassung des Systems Rechnung
zu tragen.
4.4.4 Marketingorientierte Interpretation der Auswertungsergebnisse
Zum effektiven und effizienten Einsatz einzelner Marketingmassnahmen im Marketingmix ist die
Kenntnis um das Ausmass ihrer Wirksamkeit eine Voraussetzung. Aus Sicht eines zentralen
Marketings, das einheitliche Kommunikationsstrategien entwerfen und Empfehlungen zu ihrer
Umsetzung abgeben soll, liegt das primäre Ziel auf einer Maximierung der Effektivität über den
gesamten Verantwortungsbereich; daher werden primär umfassende, dafür aber stark mittelnde
Auswertungen analysiert. Von weiterem Interesse sollte aber bei der Betrachtung vertiefender
Auswertungen sein, welche Auskunft sie über die Heterogenität der den gemittelten Werten zugrundeliegenden Untersuchungseinheiten geben.
• Analyseergebnisse einfacher Regressionen
Auch für das Datenset „Asthma“ wurden die Regressionskoeffizienten als Indikator der Wirksamkeit
der untersuchten Performancetreiber in verschiedenen Pools geschätzt; Abbildung 4-39 zeigt die
Ergebnisse der einfachen Regressionen mit gemeinsamen Korrelationskoeffizienten und Intercepts.546
546
Die vorhergehenden Prüfungen haben gezeigt, dass die Ergebnisse der hier durchgeführten Regressionen mit
gemeinsamen Korrelationskoeffizienten und Konstanten der Regressionsgleichung gute Approximationen einer
präziseren Schätzung sind.
Pools
D gesamt
100
200
300
400
500
600
700
800
900
1000
1100
1200
1300
1400
Legende:
251
# Cross
Besprechungen
Muster
AWB
Veranstaltungen
1845
29,71
0,29
25,30
0,34
69,51
-0,09
116,17 -0,13
125
19,00
0,46
18,23
0,36
63,90
-0,09
75,25 -0,12
95
31,21
0,33
32,51
0,44
129,69
-0,04
331,93 -0,09
93
35,83
0,46
29,61
0,32
62,97
-0,14
670,59 -0,12
131
30,38
0,44
28,09
0,39
91,70
-0,00
8,63 -0,12
139
31,29
0,51
28,01
0,49
44,81
-0,12
-269,12 -0,13
126
36,87
0,43
31,81
0,39
99,93
-0,09
123,23 -0,13
140
28,31
0,33
23,78
0,21
65,04
-0,09
-88,54 -0,13
173
32,20
0,34
18,99
0,20
56,10
-0,12
121,54 -0,14
182
22,62
0,40
20,65
0,30
51,47
-0,08
125,91 -0,12
159
26,20
0,39
21,49
0,35
49,50
-0,08
-34,54 -0,14
104
27,07
0,55
21,44
0,24
41,30
-0,11
n.erf.
120
31,17
0,43
22,52
0,24
117,55
-0,05
114,26 -0,13
139
33,56
0,42
29,21
0,34
46,20
-0,12
261,75 -0,11
119
32,68
0,52
26,35
0,33
99,41
-0,07
189,06 -0,12
N/C: not computable
Abbildung 4-39: „Asthmair“ – Vergleich der Korrelationskoeffizienten verschiedener
Marketingmassnahmen für unterschiedliche Regionalmärkte547
Sowohl die Ergebnisse des 1.845 IMS-Mikro-Kreise umfassenden Pools „D gesamt“ als auch die
Ergebnisse der Regressionen der Pools der einzelnen Märkte kommen zu dem Ergebnis, dass
Besprechungen einen höheren Einfluss auf die erklärte Variable „Umsatz“ ausweisen als dies Muster
tun: legt man die Regression des Pools „D gesamt“ zugrunde, so bewirkt eine zusätzliche
Besprechung einen zusätzlichen Umsatz von DM 29,71; ein zusätzliches Muster trägt hingegen nur
zu einem Umsatzwachstum von DM 25,30 bei.548
Die Schwankungen im Einsatz dieser Massnahmen erklären über alle IMS-Mikro-Kreise 29%
(Besprechungen) bzw. 34% (Muster) der Umsatzschwankungen. In einer differenzierteren
Betrachtung der einzelnen Pools erschliesst man einen Erklärungsgehalt von 33% bis 55%
(Besprechungen) und 20% bis 49% (Muster).549
Dieses beträchtliche Spektrum des Erklärungsgehalts der Regressionen sowie das Spektrum der
Werte der Korrelationskoeffizienten geben Anhaltspunkte für weiterführende Untersuchungen: es stellt
547
548
549
entsprechenden Pools mit gemeinsamen Korrelationskoeffizienten und gemeinsamer Konstante der
Regressionsgleichung. Die grau hinterlegten Felder kennzeichnen Märkte, die (wie die folgende Abbildung 4-40
zeigt) aufgeschlüsselt nach Gebieten ausgewertet wurden.
Die Korrelationskoeffizienten des umfassenden Pools weichen nur geringfügig vom gewichteten Mittel der
Korrelationskoeffizienten der einzelnen Pools ab. Die Korrelationskoeffizienten aus Regressionen des Pools „D
gesamt“ geben als Mittelwert ein Bild über die durchschnittliche Wirksamkeit der einzelnen Massnahmen.
Aus den Ergebnissen ist auch ersichtlich, dass aus einem hohen Erklärungsgehalt der Regressionsgleichung der
einen Variablen nicht unbedingt auch ein hohes Adj.R2 der anderen Variablen resultiert: der Pool determiniert nicht
grundsätzlich die Güte der Regressionsgleichung für verschiedene Regressoren.
252
sich die Frage, inwiefern diese Schwankungen auf beeinflussbare Faktoren oder aber auf (kurzfristig)
nicht beeinflussbare Rahmenbedingungen, d.h. konstante Kontingenzfaktoren, zurückzuführen sind.
Die Klärung dieser Fragen kann zur Identifikation von – auf die entsprechenden Rahmenbedingungen
angepasste – „best practices“ beitragen, mit deren Hilfe die Ressourcen effektiver und effizienter
eingesetzt werden können.
Pools
# Cross
Besprechungen
Muster
AWB
Veranstaltungen
Regionalmarkt 900
901
31
20,08
0,28
14,65
0,26
44,99
-0,04
167,30
-0,09
902
18
21,97
0,48
26,44
0,34
38,16
-0,09
192,03
-0,07
903
18
29,22
0,19
26,99
0,24
91,95
-0,02
n.erf.
904
38
19,84
0,16
20,32
0,19
38,95
-0,08
n.erf.
905
19
24,28
0,30
22,76
0,25
68,96
-0,14
170,50
-0,16
906
18
23,23
0,50
23,94
0,51
n.erf.
n.erf.
907
19
30,04
0,50
23,91
0,36
n.erf.
301,19
-0,02
908
21
17,09
0,26
14,92
0,15
52,05
-0,06
204,65
-0,13
Regionalmarkt 500
501
10
35,32
0,53
30,71
0,58
n.erf.
-477,08
-0,11
502
23
26,59
0,54
23,94
0,56
n.erf.
N/C
503
16
27,64
0,29
20,32
0,30
n.erf.
-303,68
-0,20
504
25
28,59
0,57
27,66
0,58
n.erf.
-249,04
-0,06
505
16
17,94
-0,04
18,01
0,02
n.erf.
N/C
506
19
46,12
0,43
36,30
0,55
73,75
-0,08
-311,59
-0,10
507
14
38,89
0,44
26,87
0,25
130,17
-0,12
-438,39
-0,18
508
16
30,73
0,33
41,03
0,77
49,97
-0,02
n.erf.
Regionalmarkt 1100
1101
16
27,65
0,38
26,72
0,21
178,07
0,30
N/C
1102
10
14,28
0,67
13,10
0,58
19,44
-0,06
-267,22
-0,18
1103
13
35,11
0,49
23,59
0,16
N/C
85,51
-0,07
1104
14
17,52
-0,01
15,15
-0,02
n.erf.
-333,61
-0,16
1105
12
66,28
0,68
57,71
0,59
94,56
-0,13
-500,96
-0,13
1106
11
18,60
0,68
11,74
0,31
n.erf.
n.erf.
1107
16
27,32
0,52
23,01
0,39
143,27
-0,01
N/C
1108
12
26,90
0,38
9,92
0,17
n.erf.
1412,35
-0,06
Legende:
N/C: not computable
Abbildung 4-40: „Asthmair“ – Vergleich von Korrelationskoeffizienten verschiedener
Marketingmassnahmen für unterschiedliche AD-Gebiete550
Besonders auffällig ist, dass auch bei den Schätzungen dieses Datensets in umfassenden Pools, aber
auf dennoch detaillierten Niveau für die Massnahmen „AWB“ und „Veranstaltungen“ durchgängig
keine statistisch sinnvollen Ergebnisse erzielt werden können: Adj.R2 nimmt in allen betrachteten
Pools negative Werte an; der Erklärungsgehalt dieser Regressionen ist deshalb nicht interpretierbar
550
entsprechenden Pools mit gemeinsamen Korrelationskoeffizienten und gemeinsamer Konstante der Regressionsgleichung.
253
(vgl. Abbildung 4-39). Dieses Ergebnis wird neben dem seltenen Einsatz dieser Massnahmen auf
dem betrachteten Aggregationsniveau auch auf die Kürze der Zeitreihe zurückgeführt.
Eine nähere Untersuchung der ausgewählten Regionalmärkte (dargestellt in Abbildung 4-40) unter
Anwendung desselben Schätzverfahrens bestätigt diese Feststellung auch für die einzelnen Gebiete
dieser Märkte: während für die Variable „Veranstaltung“ in keinem Pool interpretierbare Ergebnisse
geschätzt werden konnten, war die Regression für die Variable „AWB“ nur in einem von 24
entsprechend der AD-Gebiete gebildeten Pools erfolgreich.551 In diesem Gebiet (Pool 1101 im
Regionalmarkt 1100, vgl. Abbildung 4-40) erklären die Schwankungen beim Einsatz der AWB gar
30% der Schwankungen des Umsatzes; dabei können auf jeden zusätzlichen Arzt, der die Annahmeerklärung einer AWB unterschreibt, DM 178 zusätzlicher Umsatz zurückgeführt werden. Eine Analyse
der Faktoren, welche die Zusammenhänge in diesem speziellen Gebiet statistisch so klar erscheinen
lassen, kann wiederum zur Entdeckung und Weiterentwicklung von „best practices“ führen, aber auch
die Entdeckung der äusseren Umstände, unter denen eine AWB vorteilhaft eingesetzt wird, weiter
fördern. Hieraus lassen sich Handlungsanweisungen und Entscheidungshilfen für die gesamte
Organisation gewinnen, die den Einsatz von Massnahmen und damit der Ressourcen optimieren.
Beim Vergleich der Massnahmen wird auch deutlich, dass Besprechungen in der Regression zwar
häufiger ein höherer Einfluss auf den Regressanden „Umsatz“ zugemessen wird als Mustern, doch
sind je nach Regionalmarkt mehr oder weniger Fälle erkennbar, in denen sich dieses Verhältnis
umkehrt. Auch hier gibt die Analyse einen Hinweis an die Hand, die Umstände der entsprechenden
Gebiete bzw. die Arbeitsweise des entsprechenden Pharmareferenten weiter zu untersuchen.
Basierend auf der weiteren Analyse kann der Einsatz von Massnahmen gesteuert, das Verkaufsverhalten bestimmter Pharmareferenten gezielt entwickelt oder aber „best practices“ identifiziert und
weitergegeben werden.
• Analyseergebnisse multipler Regressionen eines allgemeinen Pools
Die Untersuchung der Wirksamkeit von Marketingmassnahmen kann durch zentrale Analysen, die auf
multiplen Regressionen basieren, unterstützt werden.552 Regressionsgleichungen mit mehreren
erklärenden Variablen bieten die Möglichkeit, Schwankungen des Regressanden („Umsatz“) durch
Schwankungen mehrerer Regressoren (d.h. Performancetreiber) zu erklären. Abbildung 4-41 zeigt in
551
552
„Erfolgreich“ heisst, dass das Schätzverfahren durchgeführt werden kann und zu statistischen Ergebnissen führt, die
den Anforderungen dieser Untersuchung entsprechen.
Zum Verfahren der multiplen Regression vgl. Abschnitt 4.2.4. Es konnte bereits gezeigt werden, dass Regressionen
mit gemeinsamen Korrelationskoeffizienten und Konstanten trotz kritischer Werte der Durbin-Watson-Statistik eine
gute Approximation der Korrelationskoeffizienten bieten.
254
den Zeilen der Tabelle die Ergebnisse verschiedener einfacher und multipler Regressionen für den
Pool „D gesamt“, der alle 1.845 IMS-Mikro-Kreise umfasst und damit ganz Deutschland abdeckt.
Die Ergebnisse der multiplen Regressionen bestätigen auch in diesem Datenset die grundsätzlichen
Aussagen der einfachen Regressionen: Besprechungen tragen sowohl wesentlich zum Erklärungsgehalt der Regressionsgleichung als auch zur Beeinflussung des Umsatzes bei. Dabei zeigen sie
durchgehend eine grössere Wirksamkeit als Muster (vgl. Abbildung 4-41). Durch die multiplen
Regressionen ist dann auch eine valide Aussage über die Wirksamkeit der Massnahmen „AWB“ und
„Veranstaltungen“ möglich: Die Veranstaltungen erweisen sich in dem betrachteten Datenset als ein
etwa 3-mal potenteres Mittel als AWBs.
Besprechungen
29,7
Muster
AWB
Intercept
Veranstaltungen
25,3
69,5
116,2
25,5
25,6
29,1
25,7
Legende
4,5
3,9
25,2
3,7
Adj. R2
10,7
14,3
2,0
10,5
N/C: not computable
Regression über 1.845 IMS-Mikro-Kreise
38,4
5,7
30,4
20,2
81,7
324,9
379,8
18,8
16,4
15,6
81,1
15,6
0,42
0,34
-0,09
-0,13
0,42
0,42
0,42
0,33
0,42
Abbildung 4-41: „Asthmair“ – Ergebnisse einfacher und multipler Regressionen
(Pool „D Gesamt“)
Eine genauere Betrachtung ergibt folgendes Bild: bei multiplen Regressionen, in denen beide
Variablen (Muster und Besprechungen) gemeinsam enthalten sind, bleibt der Wirkungsgrad der
Besprechungen gegenüber der einfachen Regression nahezu konstant, während jener der Muster
drastisch abnimmt. Die Besprechungen wirken anscheinend auch in diesem Datenset gegenüber den
Mustern dominant. Die positiven Werte beider Koeffizienten können jedoch dahingehend interpretiert
werden, dass auch in Verbindung mit Besprechungen abgegebene Muster weiterhin einen positiven
Beitrag liefern und mit der Umsatzentwicklung korrelieren.
Basierend auf dieser Schlussfolgerung können auch hier vertiefende Analysen ansetzen, indem bspw.
die Ergebnisse in gezielte Diskussionen mit dem Aussendienst eingebracht und so qualitative
Erklärungsansätze herangezogen werden. Der positive Einfluss des Einsatzes von Mustern bereits in
einer frühen Wachstumsphase des Produktes wird allerdings grundsätzlich bestätigt und sollte weiter
fortgeführt werden.553
553
Die Schwankung des Korrelationskoeffizienten für die Variable „Muster“ bei Ausschluss der „Besprechungen“ aus
der Regressionsgleichung könnte ein Hinweis auf Multikollinearität der beiden Faktoren sein; aufgrund der multiplen
255
Die Variable „Veranstaltung“ zeigt unabhängig von den Koregressoren durchgehend einen starken
Einfluss auf die Zielvariable „Umsatz“; dieser ist im Vergleich zu den Ergebnissen des Datensets
„BPH“ mit einem reiferen Produkt jedoch deutlich niedriger. Aufgrund ihres auch im Verhältnis zu den
Kosten relativ niedrigen Wirkungsgrades sollte der Einsatz dieser Massnahme überprüft und weiter
analysiert werden. Auch die Tatsache, dass in der einfachen Regression keine statistisch sinnvollen
Ergebnisse erzielt werden, zeigt die Notwendigkeit weiterer gezielter Untersuchungen zum
Wirkungsverhalten dieser Massnahme. Wenn auch die Ergebnisse weiterer Untersuchungen nicht zu
positiven Ergebnissen kommen, ist die Massnahme zu modifizieren (bspw. hinsichtlich der
Zielgruppenselektion oder der Durchführung der Veranstaltung) oder ihr Einsatz einzustellen.
• Analyseergebnisse multipler Regressionen des Facharzt-Pools
Die Ergebnisse einfacher und multipler Regressionen eines nach dem Kontingenzfaktor „Facharztkonzentration“ gebildeten Pools wurden in Abbildung 4-42 zusammengefasst: für das untersuchte
Präparat stellen die Pulmologen die im wesentlichen meinungsbildende Facharztgruppe dar, so dass
der Pool jene 296 IMS-Mikro-Kreise zusammenfasst, in denen mindestens ein niedergelassener
Pulmologe tätig ist.
Bei der Gegenüberstellung der Ergebnisse der einfachen und der multiplen Regressionen kann für
beide Pools („D gesamt“ und „Pulmologen“) folgendes festgestellt werden (vgl. Abbildung 4-41 und
Abbildung 4-42):
• Die Werte der Korrelationskoeffizienten der Regressoren nehmen in multiplen
Regressionen kleinere Werte an als in den entsprechenden einfachen Regressionen.
• Der Erklärungsgehalt multipler Regressionen (gemessen als Adj.R2) liegt am oberen Ende
der Spanne jener Werte, welche die in der multiplen Regression enthaltenen Variablen in
einfacher Regression erreichen.
• Die Konstante der Regressionsgleichung orientiert sich sehr stark am kleinsten Wert, der in
den entsprechenden einfachen Regressionen der enthaltenen Variablen geschätzt wird.
Die (einfachen und multiplen) Regressionen aus dem Spezialisten-Pool führen zu höheren
Korrelationskoeffizienten als jene Regressionen aus dem umfassenden Pool; auch der Wert des
Intercepts ist höher. Gleichzeitig ist der Erklärungsgehalt der entsprechenden Regressionsgleichungen nur unwesentlich geringer.
Diese Feststellungen führen zu folgenden Vermutungen, die durch weitere, ergänzende Analysen zu
verifizieren sind: die höheren absoluten Werte der Intercepts liegen wahrscheinlich in der Tatsache
Regressionen wird geschlossen, dass die Schätzungen der Werte der Korrelationskoeffizienten einfacher
Regressionen für diese Variable zu hoch sind.
256
begründet, dass Pulmologen ihren Sitz eher in Städten haben. Städtische IMS-Mikro-Kreise wiederum
verzeichnen – unabhängig von der Indikationsgruppe – tendenziell höhere Umsätze als ländliche
Kreise. Da die Konstante der Regressionsgleichung auch als „Basisumsatz“ der Gleichung
interpretiert werden kann, nimmt sie in Kreisen mit einem höheren Umsatzniveau auch höhere Werte
an. Der grössere Einfluss der Marketingmassnahmen auf die Zielvariable „Umsatz“, ausgedrückt
durch höhere Korrelationskoeffizienten, weist hingegen auf die konsequentere Ausschöpfung eines
Pulmologen-bedingt höheren Patientenpotentials der IMS-Mikro-Kreise (bspw. durch „Arzt-Pendler“)
hin. Der festgestellte höhere Wirkungsgrad der Massnahmen in dem Facharzt-Pool kann weiter
sowohl als ein Hinweis auf die meinungsbildende Funktion der Pulmologen, als auch auf eine
allgemeine höhere Innovationsbereitschaft in diesen IMS-Mikro-Kreisen gegenüber dem neuen
Medikament interpretiert werden.
Besprechungen
34,00
Muster
AWB
Intercept
29,51
68,19
182,08
28,60
28,76
33,28
28,86
Legende
6,09
5,53
29,66
5,34
Adj.R2
Veranstaltungen
10,37
15,92
-5,15
8,95
109,48
77,58
103,00
40,14
134,84
481,70
546,08
36,53
32,50
28,69
133,72
29,42
0,37
0,31
-0,09
-0,12
0,38
0,38
0,38
0,32
0,39
N/C: not computable
Regression über 296 IMS-Mikro-Kreise mit mindestens 1 Pulmologen
(„Pulmologen-Pool“)
Auch hier kann zusammenfassend festgestellt werden, dass der Nutzen statistisch-quantitativer
Auswertungen beim Einsatz im Marketing weniger in der absoluten Abbildung der Realität besteht.
Aber durch den Einsatz des hier vorgeschlagenen statistischen Verfahrens lassen sich wertvolle
Hinweise auf in der Wirklichkeit vorhandene Ursache-Wirkungs-Zusammenhänge gewinnen, denen
durch weitere Analysen nachgegangen werden kann. Sie erfüllen eine wichtige Aufgabe auch als
Hypothesen-bildendes Instrument und regen damit die Auseinandersetzung mit den Wirkmechanismen des Marktes an.
Auf Basis der Ergebnisse kann eine empirisch und quantitativ gestützte Reihenfolge von Marketingmassnahmen nach ihrem Performancebeitrag erstellt und der Einsatz der Massnahmen entsprechend
priorisiert werden. In Verbindung mit den bisherigen Entscheidungsgrundlagen erhält bspw. das
Produktmanagement ergänzende, empirisch fundierte Informationen, die zur Entscheidungsfindung
herangezogen werden können. Bei einem marketingorientierten Einsatz der Pooled Time Series
Regression kann die Auswertung auf weitere, auch weniger vertriebsorientierte Massnahmen
257
ausgedehnt werden. Allerdings ist bereits bei der Durchführung der jeweiligen Massnahmen sicherzustellen, dass sie entsprechend der Struktur der Untersuchungseinheiten dokumentiert und damit
auswertbar werden.
4.4.5 Vertriebsorientierter Einsatz der Auswertungsergebnisse im Performance-Cockpit
Dieser Teil des Kapitels stellt die Anwendung der Ergebnisse der statistischen Auswertung in dem
Performance-Cockpit vor, das Abbildung 4-43 für den gesamten Verantwortungsbereich des Pharmareferenten dieses AD-Gebietes zeigt. Das dargestellte Gebiet ist stark geprägt durch einen grossstädtischen Charakter; dies stellt aufgrund zahlreicher Pendlerbewegungen aus den Vororten eine
Herausforderung für die Analyse dar, da eine wesentliche Annahme der Datenerhebung nicht mehr in
dem Masse zutrifft wie in eher „geschlossenen“ IMS-Mikro-Kreisen.554 Trotzdem soll auch unter den
erschwerten Bedingungen untersucht werden, inwiefern das Performance-Cockpit dieser Lage
gerecht werden kann.
Das AD-Gebiet zeigt seinen grossstädtischen Charakter auch in einer Facharztkonzentration der
Pulmologen vom 2,6-fachen des Durchschnitts; die Apothekenumsätze als Indikator der Marktkonzentration betragen das 1,4-fache des durchschnittlichen Wertes. Im zentralen Instrument dargestellt sind die Ergebniskennzahlen Umsatz und Marktanteil. Das Umsatzwachstum der ersten Monate
nach der Einführung verlangsamt sich etwas. Dies scheint jedoch auf den zyklisch schwachen Monat
August zurückzuführen zu sein; die stärkeren Verluste des Marktes aufgrund dieses zyklischen
Effektes verhelfen „Asthmair“ indes zu einem weiterem Wachstum des Marktanteils auch im August.
Mit Blick auf die Position im Feld der innovativen Wettbewerber ist festzustellen, dass „Asthmair“
innerhalb weniger Monate das Niveau des Präparates „Knox“ erreichen konnte. Der Marktanteil von
„Asthmair“ nach Absatz liegt deutlich unter dem Marktanteil nach Umsatz; dies ist ein deutlicher
Hinweis dafür, dass sich das Produkt innerhalb der Indikationsgruppe im hochwertigen Segment
bewegt. Hohe Marktanteile nach Umsatz lassen nicht automatisch auf viele Patienten schliessen. Die
Analyse des internen Indexes ergibt, dass das untersuchte Gebiet mit einem Wert von fast „100“ etwa
im Bundesdurchschnitt liegt. Hingegen weist der Wettbewerbsindex mit einem Wert von unter 40
Indexpunkten auf den deutlichen Abstand zum strategischen Wettbewerber hin.
554
Vgl. Abschnitt 4.1.
02
02
06
08
04
Steroid
05
Knox
06
Absatz
Abbildung 4-43: „Asthmair“ - Performance-Cockpit für ein AD-Gebiet
-200.000
-150.000
-100.000
-50.000
0
50.000
01
02
04
05
Umsatz (DM)
Reg. DB I
Reg. DB II
03
Markt (Absatz 10)
06
08
06
07
MS (Absatz)
07
08
0
05
0%
04
500
2%
03
1000
2000
Beta-Mimetik.
07
1500
02
03
08
WW-index Steroid
07
0
20
40
60
80
100
120
4%
01
05
Interner Index
04
MS (Umsatz)
01
03
MS Deutschl.
01
6%
8%
0%
2%
4%
6%
8%
10%
12%
0%
1%
2%
3%
4%
5%
0
2
4
6
8
10
12
14
01
Adj. R
2
Markt (10-DM)
02
03
02
03
04
05
06
07
08
0
50
100
150
200
250
14,6
20,1
26%
Muster
06
07
MS (Umsatz)
08
01
02
03
04
05
06
Dinnerdiskussionen
-4%
!
45,0
AWB
gemeinsame Koeffizienten
Umsatz (DM)
05
Verfahren:
04
Besprechungen
Gebiet 0901
01
07
08
-9%
!
167,3
VAs
0
10.000
20.000
30.000
40.000
50.000
60.000
70.000
1,40
01 / 98 bis 08 / 98
Zeitraum:
Marktkonzentration:
28%
Signifikanz
Wirkung
Pool:
0,0%
0,5%
1,0%
1,5%
2,0%
2,5%
3,0%
3,5%
4,0%
4,5%
2,64
Gebiet 0901
ASTHMAIR
Region:
Produkt:
0
2
4
8
6
10
12
14
16
0
20
40
60
80
100
120
140
160
0
100
200
300
400
500
600
700
0
100
200
300
400
500
600
700
01
1
01
01
02
04
3
4
AWB-Ziel
5
6
AWBs
05
AWB (Docs)
03
06
07
07
7
8
Benchmark
06
Benchmark
05
Muster
04
02
03
04
05
06
9
08
08
Ziel
07
08
Produkt-VA
Sonst. VA
2
Muster
02
03
Besprechungen
Besprechungen
258
259
Die Analyse der Performancetreiber zeigt die Aktivitäten des Pre-Marketings in Form von Produktbesprechungen bereits vor dem Launch von „Asthmair“ im April; ab diesem Zeitpunkt setzen auch
andere Massnahmen wie die Musterabgabe, der Einsatz von AWBs und die Einladung zu
wissenschaftlichen Veranstaltungen ein. Die beiden letzteren Massnahmen führen in der statistischen
Auswertung zu keinen zuverlässigen Ergebnissen. Demgegenüber werden über 25% der Varianz des
Umsatzes durch den Einsatz von Besprechungen bzw. Mustern erzeugt. Auf einem Signifikanzniveau
von über 99% bewirkt eine Besprechung einen Umsatz von DM 20 sowie ein Muster einen Umsatz
von rund DM 15. Der – im Vergleich zum angestrebten internen Benchmark – intensive Einsatz von
Mustern kann auf Basis dieser Ergebnisse immer noch gerechtfertigt werden.
Auffällig ist, dass in diesem Gebiet Dinnerdiskussionen / Referentenveranstaltungen als Produktunspezifische Massnahmen intensiv eingesetzt werden.
Der gezielte Einsatz und die sinnvolle Verteilung von Ressourcen ist jedoch nur unter der Analyse der
einzelnen IMS-Mikro-Kreise möglich, die dem Pharmareferenten ebenfalls zur Verfügung stehen
sollten; Abbildung 4-44 zeigt das Cockpit für den IMS-Mikro-Kreis „München-Lehel“.
In diesem Kreis startete „Asthmair“ mit aussergewöhnlich hohen Umsätzen im Mai; dies bewirkte für
diesen Monat einen Internen Index von fast 400 Punkten. In den folgenden Monaten wurden
allerdings sinkende Umsätze und Marktanteile bei einem stagnierenden Markt registriert; der
Wettbewerb konnte indes weiter Marktanteile gewinnen. Diese Entwicklung bedarf einer Erklärung,
die in zwei Bereichen zu suchen ist: einerseits können die hohen Initialumsätze auf eine hohe
Erwartungshaltung der Apotheker hinsichtlich der Verordnungshäufigkeit von „Asthmair“ zurückzuführen sein, die aber nicht erfüllt wurde: die an die Apotheken gelieferten Mengen entsprachen in
den jeweiligen Monaten nicht den Verordnungen. Andererseits besteht der Verdacht, dass hohen
Verordnungen im ersten Monat nur wenige Verordnungen in den nächsten Monaten folgten. In
diesem Fall sind die Ursachen herauszufinden und entsprechend zu beseitigen: hinsichtlich wissenschaftichem Niveau und Qualität der zukünftigen Gespräche, aber auch sozialer Kompetenz im
Umgang mit den Ärzten des Kreises stellt diese Aufgabe eine Herausforderung für den Pharmareferenten dar.
Abbildung 4-44: „Asthmair“ - Performance-Cockpit für einen IMS-Mikro-Kreis
-2.000
-1.500
-1.000
-500
0
500
1.000
0%
2%
4%
6%
8%
18%
16%
14%
12%
10%
8%
6%
4%
2%
0%
0%
1%
2%
3%
4%
5%
02
02
03
03
04
Steroid
04
01
05
05
02
04
Reg. DB II
Reg. DB I
Umsatz (DM)
03
05
Absatz
Markt (Absatz 10)
01
05
Interner Index
04
06
Knox
06
06
08
07
07
07
08
08
08
16
14
12
10
8
6
4
2
0
beta-Mimetik.
MS (Absatz)
06
450
400
350
300
250
200
150
100
50
0
WW-index Steroid
07
02
MS (Umsatz)
01
03
MS Deutschl.
01
0
1
01
Adj. R
2
02
Markt (10-DM)
02
03
04
24%
05
06
07
0
1
2
23%
36,5
30,1
08
05
06
02
03
04
05
06
Dinnerdiskussionen
AWB
08
MS (Umsatz)
07
spezifische Koeffizienten
01
Umsatz (DM)
Verfahren:
04
Muster
03
Besprechungen
Gebiet 0901
01
Signifikanz
Wirkung
Pool:
0,0%
1,0%
2,0%
3,0%
4,0%
5,0%
6,0%
7,0%
8,0%
9,0%
07
VAs
0
100
200
300
400
500
600
0,23
01 / 98 bis 08 / 98
Zeitraum:
Marktkonzentration:
0,0
München - Lehel
ASTHMAIR
Region:
Produkt:
08
0
1
2
0
1
0
1
2
3
4
5
0
1
2
3
4
5
6
7
01
1
01
01
02
03
04
3
4
AWB-Ziel
AWB Docs
03
Muster
5
6
AWBs
05
06
7
8
07
07
Benchmark
06
Benchmark
05
Muster
04
02
03
04
05
06
08
9
08
Ziel
07
08
Produkt-VA
Sonst. VA
2
02
Besprechungen
Besprechungen
260
261
Andererseits ist auch zu berücksichtigen, dass – wie hier der Fall – in einem Gebiet ohne Fachärzte
die Bereitschaft der anderen Ärzte zum Umgang mit innovativen Medikamenten des entsprechenden
Fachgebietes etwas geringer ist; verstärkt wird dieser Effekt durch die Tatsache, dass in dem
untersuchten IMS-Mikro-Kreis nur 23% des Arzneimittelumsatzes eines durchschnittlichen Kreises
getätigt werden. Aufgrund dieser geringeren Marktkonzentration sollten auch die Marketing-Aktivitäten
in diesem Kreis eher zurückhaltend durchgeführt werden. Dennoch wurden in diesem Kreis Massnahmen teilweise über dem angestrebten Benchmark durchgeführt; gerade bei der intensiven
Musterabgabe kann angenommen werden, dass aufgrund der Muster-basiert eingestellten Patienten
noch keine Umsätze generiert werden konnten. Dies ist durch eine entsprechende Nachbereitung
sicherzustellen.
In der dargelegten Situation ist die im Juli entsprechend der Zielvorgabe ausgegebene AWB
besonders sorgfältig zu betreuen, damit mit ihr ein angemessener – die Gebietsprofitabilität
sichernder – Umsatzeffekt erzielt werden kann.
Der Blick auf das Instrument der statistischen Auswertung zeigt, dass der Erklärungsgehalt (Adj.R2)
der Massnahmen „Produktbesprechungen“ und „Muster“ unter den Werten des gesamten ADGebietes liegt. Angesichts der oben beschriebenen, aussergewöhnlichen Umsatzentwicklung in
diesem Kreis erscheint dieser Unterschied gerechtfertigt; demgegenüber verwundert allerdings, dass
der Wirkungsgrad der Massnahmen für den betrachteten Zeitraum deutlich höher geschätzt wird als
für das gesamte AD-Gebiet; dies gilt allerdings nur auf einem 95%-igen Signifikanzniveau.
Die Darstellung des IMS-Mikro-Kreises „München-Lehel“ zeigt, dass auch unter aufgrund von
Datenlage und Gebietsstruktur schwierigen Umständen das Performance-Cockpit ein sinnvolles
Instrument zur Darstellung von Zusammenhängen ist. Auf Besonderheiten des Gebietes oder Kreises
wird durch entsprechende Indikatoren hingewiesen, die in der Interpretation berücksichtigt werden
können. Dementsprechend können die Schwerpunkte beim Einsatz der Performancetreiber gesetzt
werden.
Es zeigt sich aber auch, dass der Umgang mit den statistischen Performance Measures nicht nur
durch Schulung und Training geübt werden kann, sondern dass auch Erfahrung bei ihrer
Interpretation gesammelt werden muss. Dabei erweist sich die Struktur des Performance-Cockpits mit
der Kombination einer innovativen Auswertung mit bekannten Kennzahlen als vorteilhaft.
Das folgende Kapitel fasst abschliessend die Ergebnisse der Arbeit zusammen und gibt einen Ausblick auf Möglichkeiten zur Umsetzung und Implementation.
Kapitel 5: Zusammenfassung der Ergebnisse
263
5 Zusammenfassung der Ergebnisse
Ziel der Arbeit war einerseits, den Bedarf nach Performance Measurement in Marketing und Vertrieb
innovativer Arzneimittel zu ergründen und Anforderungen an ein System zu spezifizieren, das diesem
Bedarf gerecht werden kann. Im zentralen zweiten Teil wurde anhand empirischer Daten aus Quellen
ausserhalb des Rechnungswesens untersucht, inwiefern diese in Kombination mit einem statistischen
Verfahren sowohl zur Validierung von Performancetreibern des Arzneimittelmarketings als auch zum
Einsatz in einem Performance Measurement-System geeignet sind.
• Bedarf nach Performance Measurement in Marketing und Vertrieb
Aus einem veränderten Anforderungsverständnis der Leistungserbringung resultieren neue Informationsbedürfnisse und forcierten in den letzten Jahren eine stärkere Auseinandersetzung mit
leistungsbezogenen Indikatoren: die Produktion, an der sich insbesondere die Kostenrechnung lange
Zeit orientiert hat, verliert für bestimmte Entscheidungsbereiche in der Pharmaindustrie als zentrale
Stufe der Wertschöpfung im Verhältnis zu anderen Bereichen an Bedeutung. Als Ursachen hierfür
wurden Prozesse der Globalisierung, Konzentration durch Fusionen und Übernahmen, technologischer Fortschritt in der Fertigung, beschleunigte Innovationszyklen sowie eine veränderte Kostenallokation über den Produktlebenszyklus erkannt.
In den meisten nationalen Niederlassungen multinationaler Pharmakonzerne liegt der Fokus des
operativen Geschäfts auf Marketing und Vertrieb; hier sind die Kostenstrukturen durch einen besonders hohen Anteil der Fix- und Gemeinkosten in beiden Dimensionen, „Produkt“ und „Verkaufsregion“
(= Kunde), geprägt. Für eine wirksame Steuerung der Marketingaktivitäten wird eine verbesserte
Transparenz der prozessbasierten Wertentwicklung erforderlich. Die Erfassung einzelner, wesentlicher Sachverhalte, nicht Kosten der Leistungserstellung und der dazugehörigen Performancetreiber
prägt dann auch ein aktuelles Verständnis über Performance Measurement. Zur Steuerung der
Performancetreiber in Marketing und Vertrieb kann m.E. auf eine durchgängige Leistungsrechnung
zugunsten einer Leistungsmessung verzichtet werden.
Verstärkt wird das grundsätzliche Erfordernis zur Leistungsmessung in Marketing und Vertrieb durch
die gesundheitspolitisch bedingte Notwendigkeit zu mehr Effizienz und Effektivität: der Wandel
industriepolitischer Rahmenbedingungen, die Veränderung der Kundenstrukturen des Arzneimittelmarketings und der zunehmende Druck der gesundheitspolitischen Akteure sorgen für eine geringere
Durchsetzbarkeit eines hohen Preisniveaus für Arzneimittelinnovationen.
Doch nicht nur entsprechende Strategien sichern künftiges Wachstum; auch ihre Umsetzung und die
Messung ihres Erfolges sind hierfür von Bedeutung. Mit der Integration von Informationen aus verschiedenen Quellen soll eine Anbindung von Indikatoren der operativen Performancetreiber an die
264
Strategie gelingen: dabei sollten jedoch nicht ausschliesslich (qualitative, quantitative oder monetäre)
Ergebnis-, aber auch nicht nur Vorsteuergrössen erfasst werden. Vielmehr sind externe Marktforschungsdaten mit internen Daten aus Aussendienstberichtssystem und Rechnungswesen zu
verbinden.
Auf konzeptioneller Ebene wurde zwar mit verschiedenen Ansätzen der Balanced Scorecard als
„Werkzeug zur Strategieimplementierung“ bereits ein Rahmen geschaffen, der zunehmend auch in
der Praxis Anwendung findet. Allerdings kann dieser – wie dargelegt – in wichtigen Fragen keine
Hinweise auf Möglichkeiten zur Erreichung von Operational excellence im Pharmavertrieb bieten.
Performance Measurement übernimmt Aufgaben einer nach innen gerichteten Versorgung mit entscheidungsrelevanten, auch operativen Informationen; neben seiner Entscheidungsorientierung hat
es einen positiven verhaltenssteuernden Einfluss, da es den Verantwortlichen a) zur Umsetzung
motiviert und anspornt und b) in seiner Entscheidung bei der Umsetzung im Sinne der Ziele
unterstützt. Daher sind vor allem die „front people“ im pharmazeutischen Aussendienst schnell und
zielgerichtet über Ergebnisse zu informieren.
Als Träger der Informationen wird der Einsatz von Performance-Cockpits vorgeschlagen. Performance-Cockpits verdeutlichen die aktuelle Leistung durch graphische Darstellung der Entwicklung der
relevanten Performance Measures. Dadurch wird eine schnellere Aufnahme von mehr Informationen
ermöglicht als bspw. bei Darstellung in Tabellenform. In einer bedarfsgerechten Ausgestaltung
können Performance-Cockpits als „Datenkatalysatoren“ wirken, mit deren Hilfe auch Zusammenhänge in den Daten leichter erkennbar und damit zu entscheidungsrelevanten Informationen werden.
Dadurch können durch sie bereits in einer Phase der (kritischen) Selbst-Evaluation Einfluss auf das
(Entscheidungs-) Verhalten nehmen.
Anhand der vorliegenden Daten wurde gezeigt, dass mit diesem Instrument im Pharmamarketing
bereits vorliegende Daten für entscheidungsrelevante Bezugsobjekte verknüpft werden können.
Dadurch wird auch dezentral eine schnellere, aber vor allem weitergehende Interpretationsmöglichkeit
der Wirkungen des eigenen Massnahmeneinsatzes auf die Marktergebnisse geschaffen.
• Validierung von Performancetreibern und Auswertungsverfahren
Eine in der bisherigen Forschung wenig beachtete Lücke des Performance Measurements wurde in
der empirisch fundierten Ermittlung des Zusammenhangs zwischen Performancetreibern und Ergebniskennzahlen erkannt. Hier bestimmen vor allem qualitative Ansätze der (Marketing-) Forschung das
Bild, die teilweise ergänzt werden durch quantitative Quer- oder Längsschnittanalysen. In dieser
Arbeit wurden Performancetreiber des Arzneimittelmarketings empirisch durch eine Quer- und Längs-
265
schnittdaten kombinierende Auswertung validiert; dem Zeitaspekt wurde also ebenso Rechnung getragen wie unterschiedlichen regionalen Untersuchungseinheiten.
Ein weiteres Ziel der statistischen Auswertung empirischer Daten bestand in der Prüfung, inwiefern
die Pooled Time Series Regression als statistisches Verfahren im Rahmen eines Performance
Measurement-Systems eingesetzt werden kann. Da die Operationalisierung von Performancetreibern
in bisherigen Forschungen Ansätzen bisher wenig Aufmerksamkeit erfahren hat, spielte die
Erforschung der Konfigurationen des Auswertungsverfahrens eine wichtige Rolle.
Verschiedene Variationsmöglichkeiten des Verfahrens hinsichtlich der Aggregationsebene der Daten,
der Zusammensetzung der Schätzpools und der Art der Schätzung der Regressionskoeffizienten
sowie der Konstanten der Regressionsgleichung wurden untersucht. Aufgrund der empirischen
Auswertung von zwei als Vollerhebung vorliegender Datensets werden folgende Empfehlungen für
den Aufbau eines mit der Pooled Time Series Regression statistisch unterstützen Performance
Measurement-Systems abgeleitet:
• Schätzergebnisse für Daten unterschiedlicher Aggregationsebenen sind verschieden und
nicht miteinander vergleichbar. Unabhängig vom Einsatz in Marketing oder Vertrieb ist die
Schätzung auf der niedrigsten Aggregationsebene (IMS-Mikro-Kreise) zu bevorzugen, da
hier der höchstmögliche Detaillierungsgrad in der Auswertung berücksichtigt werden kann.
• Bei der Zusammensetzung der Schätzpools ist für den vertriebsorientierten Einsatz der
Schätzergebnisse eine Bildung entsprechend der jeweiligen Aussendienststruktur vorzunehmen, um regionalen Verantwortungsbereichen gerecht zu werden.
• Bei Anwendung in zentralen Marketingfunktionen hingegen kann die Zusammensetzung
der Schätzpools variiert und der regionale Zusammenhang der Cross Section Units aufgehoben werden. Durch diese Variationen ist es möglich, inhaltliche Hypothesen bezüglich
des Einflusses von Kontingenzfaktoren wie bspw. den Einfluss der Facharztkonzentration
eines Gebietes auf Zielgrössen wie Umsatz und Marktanteil zu testen.
• Die Spezifikation des Auswertungsverfahrens sollte von der Verwendung der Ergebnisse
abhängig gemacht werden: für eine marketingorientierte Auswertung hat sich die Regression mit gemeinsamen Korrelationskoeffizienten und Konstanten der Regressionsgleichung als gute Approximation erwiesen. Hingegen verlangt der vertriebsorientierte
Einsatz des Verfahrens detaillierte Informationen über den Wirkungsgrad der untersuchten
Massnahme nach regionalen Kriterien; hier ist eine Schätzung von spezifischen Korrelationskoeffizienten mit gemeinsamen Konstanten der Regressionsgleichung einzusetzen.
• Zur Sicherung der intertemporalen Vergleichbarkeit der Ergebnisse (Korrelationskoeffizienten) sind für Auswertungsverfahren und –methodik Standards zu entwickeln.
Als Voraussetzung für die statistische Auswertung konnte ermittelt werden, dass eine bestimmte
Mindestfrequenz erforderlich ist, mit welcher die zu untersuchenden Marketingmassnahmen auf dem
Aggregationsniveau der gewählten Untersuchungseinheiten durchgeführt werden. Ist diese Voraus-
266
setzung erfüllt, lassen sich klare inhaltliche Aussagen mit hoher statistischer Qualität über den Grad
der Wirksamkeit einzelner Marketingmassnahmen gewinnen.
Grundsätzlich konnte gezeigt werden, dass mit der Pooled Time Series Regression ein verhältnismässig leicht einzusetzendes Verfahren zur Verfügung steht, mit dessen Hilfe die Lücke zwischen
Performancetreibern und Ergebniskennzahlen auf Basis vorhandenen Datenmaterials statistisch
geschlossen werden kann:
• Einerseits werden mit diesem Verfahren Ursache-Wirkungs-Beziehungen unter Berücksichtigung des Zeitaspekts untersucht und damit der Aufbau von Performance Measurement-Systemen auch aus quantitativer Hinsicht fundiert.
• Anderseits können die Ergebnisse der Auswertung selbst als Performance Measures
implementiert werden und die dezentrale Analyse der Marketingaktivitäten unterstützen.
Know-How, das ansonsten nur zentralen Bereichen von Marktforschung und Marketing zur
Verfügung steht, wird in die dezentralen Einheiten des Vertriebs getragen. Dort kann es
unmittelbar zur regional spezifischen Entscheidungsfindung beitragen, ohne dass durch
eine generelle Entscheidung suboptimale Kompromisse erzwungen werden müssen.
Die Integration neuer, statistisch geprägter Performance Measures in die Interpretation traditioneller
Kennzahlen wurde bespielhaft in den vertriebsorienterten Performance-Cockpits demonstriert. Mit der
Anwendung von Verfahren und der Dezentralisierung von Know-How gelingt es dem Performance
Measurement, einen Beitrag zu einem kontinuierlichem internen Performance-Benchmarking und
damit auch zu organisationalem Lernen zu leisten: diese ansonsten meist projektbezogenen Ansätze
zur Steigerung von Leistung und Wettbewerbsfähigkeit können so in den laufenden Arbeits- und
Aufgabenkatalog jedes Mitarbeiters in Marketing und Vertrieb aufgenommen werden.
Aber auch aus einer zentralen Perspektive des Marketings sind statistisch fundierte Aussagen über
den Einfluss von Performancetreibern auf Marketing-Zielgrössen möglich. Wichtiges inhaltliches
Ergebnis der Analyse ist, dass vor allem die Produktbesprechungen einen hohen Einfluss auf die Zahl
der Verordnungen (= Umsatz) haben. Damit konnte die Regel der Pharmabranche über die herausragende Bedeutung des „sales force muscle“ empirisch bestätigt werden.
Auch für Musterabgaben konnte eine Wirkung statistisch nachgewiesen werden. Da dieser Effekt in
der Praxis vor allem von zentralen Stellen angezweifelt wird, stellen die Ergebnisse dieser Untersuchung eine wichtige Argumentationsgrundlage dar. Insbesondere kann anhand weiterer Datensets
geprüft mit ihr werden, inwiefern die Ergebnisse valide sind.
Weniger gut nachweisbar hingegen war der Effekt von Wochenendveranstaltungen; erst in einer
differenzierten Analyse konnte in einzelnen Untersuchungseinheiten eine Wirkung gezeigt werden.
Die Umstände hierfür sind näher zu untersuchen und bieten konkrete Ansatzpunkte für die Entwicklung von best practices.
267
Durch eine Vorbereitung der Datenerhebung bereits bei der Planung können auch zentral gesteuerte
Aktionen wie Direktmarketingmassnahmen einer Auswertung zugänglich gemacht und ihr Erfolg
beurteilt werden. Dabei erlaubt die Pooled Time Series Regression eine regional differenzierte Beurteilung und ermöglicht so eine regional spezifizierte Priorisierung einzelner Massnahmen.
Die hier durchgeführte Auswertung hat allerdings auch gezeigt, dass die Ermittlung statistisch signifikanter Korrelationskoeffizienten zwischen Performancetreiber und Ergebniskennzahl auch externen
Einflüssen unterliegt, welche als Störgrössen eine eindeutige Interpretation des Ergebnisses behindern. Trotz dieser Störgrössen – die bei der Darstellung der Auswertungsmöglichkeiten in Form einer
fiktiven Fallstudie hätten eliminiert werden können – wurden sowohl fundierte Erkenntnisse über den
Einsatz der Pooled Time Series Regression zum Einsatz im Performance Measurement als auch über
die Wirksamkeit spezifischer Performancetreiber des Pharmamarketings gewonnen.
• Hinweise für weitere Forschungs-, Entwicklungs- und Implementierungsarbeit
Als Ergebnis dieser Arbeit ist auch festzuhalten, dass weitere Forschungen Sicherheit, Zuverlässigkeit
und Generalisierbarkeit der Ergebnisse dieses Ansatzes verifizieren sollten. Hierzu können folgenden
Wege eingeschlagen werden:
• Durch eine Ausdehnung der Auswertungen auf andere Produkte, Märkte oder Branchen
sollte versucht werden, ergänzende Erkenntnisse über weitere Anwendungsbereiche zu
gewinnen. Als Ergebnis weiterer Forschungen werden Regeln über Spezifizierung oder
Verallgemeinerung bei der Anwendung der Pooled Time Series Regression erwartet, mit
deren Hilfe allgemeingültige Standards für ein statistisch gestütztes Performance Measurement aufgebaut werden können.
• Erkenntnisbedarf besteht auch in der Untersuchung der empirischen Ergebnisse bei einer
Dynamisierung der Datenbasis: durch die monatliche Ergänzung der Daten ist die
Konsistenz der Ergebnisse der neuen Regressionen mit den Ergebnissen vorheriger
Monate zu analysieren. Im Zuge dieser Untersuchung ist auch die Frage nach der
optimalen Länge der Zeitreihen zu untersuchen.
• Weiterer Forschungsbedarf besteht schliesslich in der Frage, inwiefern aussagefähige
Leistungsindikatoren unternehmensweit entwickelt werden können.
Die Ergebnisse dieser und weiterer Forschungsarbeiten können auch bei bereits in der Praxis implementierten Balanced Scorecard-Modellen dazu beitragen, den oftmals nur qualitativ erschlossenen
oder ausschliesslich quantitativ auf Basis von Querschnitt- oder Längsschnittdaten ermittelten Zusammenhang zwischen Erfolgstreibern und Ergebniskennzahlen zu verifizieren und ggf. auch
bestehende Scorecard-Systeme anzupassen.
268
Neben weiteren Forschungen sind aber zur Implementierung vor allem auch weitere Schritte in der
Entwicklung notwendig: sowohl Auf- oder Ausbau eines Datawarehouses zur Sammlung und Aufbereitung von Daten aus unterschiedlichen Informationsquellen als auch die darüber hinausgehende
informationstechnische Umsetzung erfordert Aufmerksamkeit.555 OLAP-Technologien bieten die Möglichkeit zu flexiblen Auswertungen auf aktuellen Datenbeständen. Dies ist besonders für die Dynamisierung des Performance-Cockpits hinsichtlich Produkt, Zeitraum, Aggregationsniveau, Benchmarks
und Möglichkeiten zum „drill-in“ von Bedeutung. Auch das das Data-Processing in einem Analysetool
zur Durchführung der Pooled Time Series Regression erfordert die Entwicklung einer bestimmten
informationstechnischen Umgebung.
Entwicklung und Lösung dieser technischen Herausforderungen bestimmen dann auch wesentlich die
Einsetzbarkeit als reguläres, kontinuierliches Performance Measurement-System. Diese Entwicklung
sollte ein offener Prozess sein, in dem das Performance Measurement-System aufgrund konkreter
Erfahrungen auf die spezifischen Bedürfnisse eines Unternehmens angepasst und kontinuierlich
weiterentwickelt wird. Zur Schaffung und Sicherung von Akzeptanz ist Kontinuität eines Performance
Reporting-Systems von Bedeutung; Anpassungen sind daher massvoll vorzunehmen
Zur erfolgreichen Implementierung als laufendes System ist ausserdem ein hohes Commitment des
(lokalen) Top-Managements unbedingt erforderlich, um die erforderlichen personellen, finanziellen
und informationstechnischen Ressourcen bereitzustellen. Im Zuge dieser Phase ist allerdings nicht
nur das Management zu überzeugen; vor allem die künftigen Anwender sind über die Funktionalitäten
und Möglichkeiten des neuen Instrumentes in intensiver Schulung und Training zu informieren.
Wichtig dabei ist, dass neben den sicher bedeutsamen Aspekten zum (technischen) Umgang mit
einer neuen Software auch der Umgang mit bekannten und neuen Kennzahlen trainiert wird. Hier
können realitätsnahe Fallstudien als didaktische Unterstützung eingesetzt werden. Gerade die
Interpretation neuer, statistischer Kennzahlen erfordert Übung und Vertrauen, die anhand der
eigenen, bekannten Problematik erarbeitet werden sollten.
Abschliessend sei auf das Wort von Kaplan hingewiesen, nach dem der Erfolg eines Unternehmens
nicht allein durch hervorragende (Management Accounting-) Systeme gewährleistet werden kann;
ebensowenig führen schlechte Systeme nicht zwangsläufig zum Misserfolg.556 Aber ihre zielund stra-
555
556
Vgl. zum strukturellen Aufbau sowie Möglichkeiten von Datawarehouse und OLAP-Technologien Gabriel, Roland;
Chamoni, Peter; Gluchowski, Peter [Data Warehouse, 2000], S. 75ff. sowie S. 85ff. Aus einer internationalen, an ein
Management bzw. Financial Accounting geknüpften IT-Perspektive vgl. Desormeaux, Dave [New World, 1999].
Vgl. Johnson, H. Thomas; Kaplan, Robert S. [Relevance Lost, 1987], S. 260f. und Kaplan, Robert S. [Rollenverständnis, 1995], S. 69.
269
tegieführende Gestaltung trägt dazu bei, Entwicklungen rechtzeitig zu erkennen und entsprechend zu
reagieren. In der amerikanischen Literatur und Praxis herrschen hierzu drei ebenso grundlegende wie
griffige Auffassungen zu Zweck und Anspruch des Performance Measurements:557
• „You cannot manage what you cannot measure.“
• „What gets measured gets done.“
• „Measurement influences behavior.“
In diesem Sinn bleibt auch ein ausgefeiltes Performance Measurement-System vor allem ein Tool,
das den Akteur in Marketing und Vertrieb unterstützen, seine Entscheidungen erleichtern und sein
Verhalten im Sinne der Strategie beeinflussen soll, ihn aber nicht ersetzen kann.
557
In Anlehnung an Klingebiel, Norbert [Performance Measurement, 1997], S. 658. Ähnliche Eccles, Robert G.
[Manifesto, 1991], S. 131 und Bredrup, Harald [Measurement, 1995], S. 169ff.
Anhang: Übersicht
271
A Anhang: Übersicht
1.1 Innovationen: Nutzen für Patient und Gesellschaft................................................................ 273
1.2 Entwicklung, Zulassung und Einführung von innovativen Arzneimitteln ................................ 280
1.3 Patentschutz, Generika und Festbeträge .............................................................................. 296
2.1 Positivliste ............................................................................................................................. 301
2.2 Arzneimittelbudget ................................................................................................................ 302
2.3 Weitere Bestandteile des Kabinettsentwurfs ......................................................................... 303
3.1 Kontingenzfaktoren auf Ebene der Märkte ............................................................................ 307
3.2 Kontingenzfaktoren auf Ebene der Gebiete........................................................................... 308
3.3 Kontingenzfaktoren auf Ebene der IMS-Mikro-Kreise............................................................ 309
5.1 Lineare Regressionsanalyse ................................................................................................. 315
5.2 Besonderheiten der „Pooled Time Series Regression“.......................................................... 318
6.1 Tests zur Prüfung des Regressionsmodells .......................................................................... 323
6.2 Tests zur Prüfung der Regressionskoeffizienten ................................................................... 324
6.3 Tests zur Prüfung der Prämissen des linearen Regressionsmodells..................................... 325
7.1 Zusammenfassung der Ergebnisse unterschiedlicher Aggregationsebenen ......................... 331
7.2 Zusammenfassung der Ergebnisse unterschiedlicher Schätzpools und Schätzverfahren..... 332
7.3 Anzahl signifikanter Ergebnisse ............................................................................................ 336
7.4 Ergebnisse einfacher und multipler Regressionen „Urologen-Pools“ .................................... 340
8.1 Zusammenfassung der Ergebnisse unterschiedlicher Aggregationsebenen ......................... 343
8.2 Zusammenfassung der Ergebnisse unterschiedlicher Schätzpools und Schätzverfahren..... 344
8.3 Anzahl signifikanter Ergebnisse ............................................................................................ 348
Anhang 1: F&E und Zulassung von Arzneimittelinnovationen
273
Anhang 1 F&E und Zulassung von Arzneimittelinnovationen
Ziel dieses Kapitels ist es, die Besonderheiten von innovativen Arzneimitteln herauszuarbeiten, da
sich hieraus spezielle Aspekte im Unterschied zu anderen verschreibungspflichtigen Arzneimitteln für
das Marketing ableiten. Zu diesem Zweck versucht der erste Teil eine Definition der pharmazeutischen Innovation und nimmt eine Charakterisierung des Nutzens vor. Aufbauend darauf wird der
F&E-Prozess von der Entdeckung des Moleküls bis hin zur Zulassung durch die Arzneimittelbehörde
erklärt. Die Betrachtung der späten Lebenszyklusphase einer Innovation durchleuchtet die Bedeutung
des Patentschutzes; eine Analyse der regulatorischen Massnahmen noch während der Patentlaufzeit
fokussiert den Blick wieder auf das deutsche Gesundheitssystem.
1.1 Innovationen: Nutzen für Patient und Gesellschaft
Allgemein wird unter dem Begriff „Innovation“ die „...Hervorbringung, Durchsetzung, Übernahme und
Anwendung neuer, [...] bisher unbekannter Produkte“ verstanden.558 Entscheidend ist die Wahrnehmung der Idee, Handlung oder des Produktes durch ein Individuum oder eine Gruppe als neu.
Alfred Kieser spricht gar von einer Produktinnovation, wenn „ein Unternehmen ein Produkt auf den
Markt bringt, das bisher nicht im Produktionsprogramm dieses Unternehmens enthalten war“559, auch
wenn sich ein gleiches oder ähnliches Produkt bereits auf dem Markt befindet. Denn auch in diesem
Fall muss das Unternehmen dieselben Phasen des Innovationsprozesses durchlaufen wie im Falle
einer Neuentwicklung.
• Die Definition von Innovation im Gesundheitswesen und ihre politische Komponente
Die Frage nach der Definition von Innovation ist im regulierten Gesundheitswesen nicht nur
akademischer Natur; es geht auch um die Operationalisierung eines unbestimmten Rechtsbegriffs.
Das SGB V fordert bei der Festlegung des Arzneimittelbudgets neben Veränderungen der Zahl und
der Altersstruktur der Versicherten, der Leistungspflicht der Krankenkassen und Preisveränderungen
auch die Berücksichtigung von Innovationen.560 Pharmaindustrie, Patienten, Ärzte, Krankenkassen,
Apotheker oder Politiker fassen daher den Begriff der Innovation abhängig von den Interessen mehr
oder weniger eng.
Eine Untersuchung des IMS (Institut für Medizinische Statistik, Frankfurt am Main) aus den Jahren
1995 und 1997 zu dieser Innovationskomponente wurde von den Krankenkassen, insbesondere dem
558
559
560
Vgl. Koschnick, Wolfgang J. [Marktkommunikation, 1987], S. 381ff.
Alfred Kieser, zitiert in: Koschnick, Wolfgang J. [Marktkommunikation, 1987], S. 381.
Vgl. §84, Abs.1 Satz 3 SGB V, in: Pharma Kodex [SGB V, 1998], S. 927f.
274
WIdO (Wissenschaftliches Institut der Ortskrankenkassen), methodisch stark kritisiert.561 Die IMSStudie kommt zu dem Schluss, dass die jährliche Innovationskomponente (definiert als innovationsbedingter Zuwachs der Arzneimittelausgaben der GKV) im Zeitraum von 1990 bis 1996 jährlich
zwischen 3,5% und 4,2% liegt. Kern der Kritik ist die dem Innovationsbegriff zugrundegelegte
Definition: die IMS-Studie stellt die Akzeptanz des Marktes als Beurteilungskriterium in den Vordergrund, indem sie den Anteil des durch Innovationen verursachten Zuwachses an den Arzneimittelausgaben ermittelt. Als Innovationen in der IMS-Studie gelten beispielsweise
•
•
•
•
neue Therapieprinzipien / Wirkmechanismen (A-II-Antagonisten zur Blutdrucksenkung),
verbesserte Wirkstoffe,
neue, auch additive Behandlungsmöglichkeiten & Therapieschemata,
Indikationserweiterungen für bereits eingeführte Arzneimittel (z.B. Herzinsuffizienz bei
ACE-Hemmern und einigen A-II-Antagonisten, Acetylsalicylsäure (Aspirin®) zur Herzinfarktprophylaxe),
• neue Darreichungsformen (z.B. Transdermale Systeme zur Aufnahme des Wirkstoffs über
die Haut) und
• neue Herstellungsverfahren (z.B. die gentechnologische Herstellung von Insulin).562
Aus dem Umfang, in dem Präparate eingesetzt werden, auf die diese Kriterien zutreffen, ergibt sich
der durch Innovationen bedingte Zuwachs der Arzneimittelausgaben. Vorteil dieser Methode ist, dass
bei dieser Berechnung die Akzeptanz des Marktes über den Wert eines neuen Arzneimittels einfliesst.
Gleichzeitig fliesst in die Analyse nur ein, um wieviel der Einsatz von Innovationen teurer ist als die
bisherige Therapie. Die Stärke der Studie ist gleichzeitig ihre Schwäche: eine normative Bewertung
darüber, ob die als innovativ angesehenen Therapien auch sinnvoll sind, erfolgt nicht. Folgt man der
ermittelten innovationsbedingten Wachstumsrate, so legt man bei der Bemessung des Arzneimittelbudgets für künftige Jahre allein das Urteil des Marktes über ein Präparat zugrunde.563
Normativen Charakters hingegen sind die pharmakologisch-qualifizierenden Klassifizierungen neuer
Arzneistoffe nach Fricke/Klaus, die bei den meisten Beteiligten des Gesundheitswesens Akzeptanz
geniessen. Sie beschränken ihre Beurteilung von Innovationen auf den Bereich neuer Wirkstoffe. Die
beiden renommierten Wissenschaftler nehmen in regelmässigen Abständen aus der Zahl der
561
562
563
Vgl. den Aufbau der IMS-Studie in Delling, Bernd; Meiner, Eckart [Innovationskomponente, 1995] sowie zu den
Positionen der Industrie Laukant, Andreas [Innovation, 1995]. Die Argumente der Leistungsträger vertreten Glaeske,
Gerd; Stillfried, Dominik Graf von [Erstattung, 1995] sowie bestätigend für das Jahr 1997 Klauber, Jürgen; Schröder,
Helmut [IMS-Berechnung, 1998].
Vgl. Delling, Bernd; Meiner, Eckart [Innovationskomponente, 1995]; S. 90. Ähnlich mit Erläuterungen und Beispielen
in: BCG [Innovationskraft, 1998], S.53ff.
Vgl hierzu auch Laukant, Andreas [Innovation, 1995], insbesondere S. 600ff.
275
Neuzulassungen eine Beurteilung der pharmakologisch-therapeutischen Wertigkeit vor. Neben einer
ausführlichen Beurteilung klassifizieren Fricke/Klaus wie folgt:564
A Neuartiger Wirkstoff oder neuartiges Wirkprinzip mit therapeutischer Relevanz.
B Verbesserung pharmakodynamischer oder pharmakokinetischer Qualitäten bereits
bekannter Wirkprinzipien („Me-Too Präparate“).
C Analogpräparat mit keinen oder nur marginalen Unterschieden zu bereits eingeführten
Präparaten.
D Nicht ausreichend gesichertes Therapieprinzip.
Innovativ sind in diesem Schema nur Präparate der Klassen A und B; dies traf im Jahr 1994 auf
sieben von 20 neu zugelassenen und eingeführten Wirkstoffen zu.
Aus dem vorherigen Feststellungen ist zu schliessen, dass eine sinnvolle Definition der
pharmazeutischen Innovation allein über den Patentschutz nicht sinnvoll ist. Indikationserweiterungen
werden beispielsweise noch Jahrzehnte nach Ablauf des Patentschutzes entdeckt. Berühmtestes
Beispiel hierfür stellt das Schmerzmittel Acetylsalicylsäure (Aspirin®) dar, dessen Wirkung in der
Herzinfarkt- und Schlaganfallprophylaxe erst in den 80er Jahren entdeckt wurde.565 Abbildung A-1
zeigt, dass Innovation über den Lebenszyklus eines Arzneimittels hinweg unter einem unterschiedlichen Aspekt gesehen werden kann.
Präklinik
Klinische Studien
ng
ssu
Zula
Patent
Markt
Chemisch
Pharmakologisch
Pharmazeutisch
Klinisch-pharmakologisch
Therapeutisch
Herstellungstechnisch
Rechtlich (Patentschutz)
Abbildung A-1: Innovationsdimensionen und Patentschutz
564
565
Vgl. Fricke, Uwe; Klaus, Wolfgang [Fortschritte, 1995], S. 11.
Der Einsatz von Acetylsalicylsäure zur Behandlung atheriosklerotisch bedingter Durchblutungsstörungen wurde
lange nach Ablauf des Patentes zu Herzinfarkt- und Schlaganfallprophylaxe entdeckt. Vgl. Glaeske, Gerd; Stillfried,
Dominik Graf von [Erstattung, 1995], S. 485.
276
Aus Sicht der Krankenkassen als Leistungsträger wird der Innovationsbegriff gerne enger gefasst. Sie
sind interessiert an einer geringen Steigerung des Arzneimittelbudgets und ermitteln tiefere
innovationsbedingte Kostensteigerungen, indem sie die Zahl der Innovationen per definitionem gering
halten. So begrenzen sie den Innovationsbegriff auf den jeweils ersten Wirkstoff einer Klasse. Später
zugelassene Arzneimittel derselben pharmakologischen Gruppe (Me-Too-, Nachahmerpräparate oder
imitative Innovationen) gelten in dieser Definition nicht als Innovation.
Da allerdings das Datum und damit die Reihenfolge der Zulassung von vielen nicht beeinflussbaren
Faktoren (Fortschritt der klinischen Forschung, Rückfragen beim und Geschwindigkeit des
Zulassungsverfahrens u.a.) abhängig ist, stellt es kein zuverlässiges Merkmal für die Innovationskraft
eines Präparates dar. Dies wird auch schon daran deutlich, dass der Indikator „Zulassungszeitpunkt“
zwischen einzelnen Ländern variiert. Für Präparate, die zwar nicht die ersten ihrer Substanzklasse
waren, aber dennoch einen Durchbruch in der Therapie darstellten (in puncto Verträglichkeit oder
Wirksamkeit), gibt es zahlreiche Beispiele (bspw. in der Klasse der Betarezeptorenblocker, der ACEHemmer und der CSE-Hemmer).
Neue Wirkstoffe /
Therapieprinzipien
Überlegenheit in
• Wirksamkeit
• Verträglichkeit
• Compliance
B
A
hoch
Therapeut.
Nutzen
Neue
Herstellungsverfahren
C
D
Me Too
Neues
Wirkprinzip
NCE
Neue
Darreichungsformen
Neue
Behandlungsmöglichkeiten
z.B.
Kombinationstherapien
niedrig /
unbekannt
ht
nic eiten
r
e
h
h
bis Krank
e
i
rap er
The elbar
Indikationsand
beh
erweiterungen
nach Fricke / Klaus
Abbildung A-2: Ansätze zur Definition von Innovation im Überblick566
Die Krankenkassen vertreten daher mehrheitlich die Ansicht, dass innovative Therapieansätze beurteilt und in einem Konsens verabschiedet werden sollten. Mit diesem normierenden Ansatz sollen nur
diese als „innovativ“ definierten Arzneimittel als Basis zur Ermittlung der Innovationskomponente
566
Die Abbildung fasst die Erkenntnisse verschiedener Autoren zusammen. Vgl. bspw. Ambühl, Jürg [Innovation, 1998],
Fricke, Uwe; Klaus, Wolfgang [Fortschritte, 1995] und Delling, Bernd; Meiner, Eckart [Innovationskomponente, 1995];
S. 90. Ähnlich mit Erläuterungen und Beispielen in: BCG [Innovationskraft, 1998], S. 53ff.
277
herangezogen werden.567 Das Adaptionsverhalten und damit auch die Therapiefreiheit der Ärzte hinsichtlich Arzneimittelinnovationen wird durch eine solche Massnahme erheblich eingeschränkt.
Vertreter der Pharmaindustrie sehen das Potential von innovativen Medikamenten hauptsächlich in
vier unterschiedlichen Dimensionen:568
• Eine Krankheit wird behandelbar, die bis dahin nicht therapiert werden konnte. Beispiel:
Proteaseinhibitoren zu Behandlung von AIDS / HIV (CRIXIVAN).
• Die Wirksamkeit der Innovation liegt über derjenigen bekannter Präparate derselben
Substanzklasse. Beispiel: neuere CSE-Hemmer zur Cholesterinsenkung (ZOCOR).
• Die Verträglichkeit kann im Vergleich zu anderen Präparaten verbessert werden, d.h.
unerwünschte Nebenwirkungen werden ausgeschaltet oder minimiert. Beispiel:
Angiotensin-II-Antagonisten zur Blutdrucksenkung (LORZAAR).
• Die Anwendung wird erleichtert und damit die Compliance (Therapietreue) des Patienten
erhöht. Beispiel: Leukotrien-Rezeptor-Antagonisten (SINGULAIR).
Als Massstab für Innovation werden in dieser Arbeit die oben dargestellten Punkte zugrundegelegt.
Die (nach Massgabe der Wissenschaft) objektive Überlegenheit in einer dieser vier Dimensionen
definiert im Kontext dieser Arbeit eine Innovation. Für diese gilt in der Regel auch ein Patentschutz,
doch kann auch die Anwendung patentfreier Stoffe durch eine Indikationserweiterung innovativ sein.
Aus den Ausführungen ergibt sich aber auch, dass längst nicht jedes patentgeschützte Präparat ein
Innovationspotential hat.569
• Zu Nutzen und Notwendigkeit von Arzneimittelinnovationen
Die Gemeinsamkeit der allgemein akzeptierten Definition von Innovation liegt darin, dass mit dem
Durchbruch in der Therapie für den Patienten ein Nutzen geschaffen wird. Das Nutzenspektrum
gesundheitlicher Outcomes reicht von gewonnenen Lebensjahren und einer höheren Lebensqualität
über eine Senkung der Arbeitsunfähigkeit und höherer Arbeitsproduktivität bis zum Gewinn an Freizeit
und geringeren Zukunftsängsten.570 Neuere Ansätze wie das „Quality-Adjusted-Life-Years-Konzept“
versuchen, die vielschichtigen Nutzendimensionen zu erfassen und so dem dominanten, aber
eindimensionalen Kostendenken im Gesundheitswesen entgegenzuwirken.571 Obwohl ein Nutzen für
567
568
569
570
571
Vgl. Glaeske, Gerd; Stillfried, Dominik Graf von [Erstattung, 1995], S. 487.
Vgl. Ambühl, Jürg [Innovation, 1998], 6f.
Bestimmte Präparate basieren zwar auf neuen Molekülen (mit Patentschutz), tragen aber keinerlei
Innovationspotential in sich, d.h. sie bieten keinen Vorteil in einem der vier genannten Kriterien. Es sind aber auch
Fälle denkbar, in denen trotz eines innovativen Charakters kein Patentschutz des Moleküls mehr besteht, bspw. in
Falle einer neuen Darreichungsform.
Vgl. Wille, Eberhard; Mehnert, Angelika; Rohweder, Jan Philipp [Nutzen, 1994] S. 31ff., in der Übersicht S. 44.
Erste gesundheitsökonomische Quantifizierungen des Nutzens für den Patienten gehen zurück in die siebziger
Jahre. Vgl. bspw. Zeckhauser, R.; Shepard, D. [Lives, 1976].
278
den Patienten meist auch einen Vorteil für das Gesundheitssystem bzw. für die Volkswirtschaft als
Ganzes begründet, indem bspw. durch die Möglichkeit der ambulanten Versorgung Kosten im
Gesundheitssystem insgesamt gespart werden und der Patient weiter seinem Beruf nachgehen kann,
schlagen sich die Zugewinne an Nutzen weniger in Ausgabeneinsparungen als in Steigerungen des
gesundheitlichen Outcomes nieder.572 Daneben gibt es eine Reihe von Spill-Over Effekten durch die
Aktivitäten der forschenden Arzneimittelindustrie: das Wissen um die Möglichkeit der Therapie von
bisher unheilbaren Krankheiten (AIDS, Krebs) baut auch die Ängste gesunder Menschen ab. Die
Fortbildung und Beratung von Ärzten durch die Industrie, die Kommunikation mit und Unterstützung
von wissenschaftlichen Forschungseinrichtungen sowie die kontinuierliche Evaluation der eigenen
Produkte schaffen als externe Effekte weiteren gesellschaftlichen Nutzen.573
Die Entwicklung neuer Arzneistoffe ist allerdings sowohl unter medizinischen als auch unter ethischen
Gesichtspunkten notwendig. Zahlreiche verbreitete Krankheiten sind auch heute noch nicht in ihrer
Ursache therapierbar: AIDS, Krebs, Psoriasis, Multiple Sklerose und Morbus Alzheimer gehören dazu.
574 Die Herausforderungen der Forschung liegen aber auch in der Verbesserung von bestehenden
Therapiemöglichkeiten in Bereichen wie
•
•
•
•
•
Patienten-Compliance575,
niedrigere Nebenwirkungsrate,
Steigerung der Lebensqualität,
Endpunkte wie Morbiditäts- und Mortalitätsreduktion und
sozio-ökonomischen Beurteilungen.
Zu dieser Herausforderung kommt eine Vielzahl von äusserst seltenen Krankheiten, sog. „orphan
drugs“. Da die aufwendige F&E für solche Arzneimittel wegen des kleinen Marktes nicht rentabel ist,
wird ihre Entwicklung in einigen Ländern staatlich unterstützt.576
Innovative Arzneimittel sind mit der Erwartung verknüpft, dass durch sie eine effektive und effiziente
Gesundheitsversorgung möglich wird. Die Bedeutung von pharmazeutischen Innovationen für die
Effizienz der sozialen Systeme macht eine Studie der Boston Consulting Group anhand von
572
573
574
575
576
Vgl. Wille, Eberhard; Mehnert, Angelika; Rohweder, Jan Philipp [Nutzen, 1994] S. 99.
Zu den Forschungsbeiträgen der Industrie vgl. bspw. U.S. Congress, Office of Technology Assessment [Costs, Risks
and Rewards, 1993], S. 202ff.
Vgl. Stapff, Manfred [Arzneimittelstudien, 1998], S. 7ff.
Die Bedeutung der Therapietreue und die de facto schlechte Compliance belegt eine englische Studie: nur 44% der
untersuchten Migräne-Patienten nahmen die Medikamente vorschriftsmässig ein. Da es sich bei Migräneanfällen um
ein akutes Leiden handelt, muss in solchen Bereichen ohne akuten Leidensdruck (bspw. Herz-Kreislauf- und
Stoffwechselerkrankungen) von einer noch niedrigeren Compliance ausgegangen werden. Vgl. mls [Selbstbetrug,
1998]. Zur Originalstudie vgl. Mulleners, W.M.; Whitmarsch, T.E.; Steiner, T.J. [Noncompliance, 1998].
Zu Anreizen zur Entwicklung von „orphan drugs“ gegen seltene Krankheiten vgl. Kapitel 1.3.
279
zahlreichen Innovationen der letzten 10 Jahre deutlich: die Sicherung des therapeutischen Erfolges
hängt nicht allein vom Wirkstoff, sondern auch von Handhabung, Darreichungsform und –modus
sowie seiner Sicherheit ab.577
Daneben wird zukünftig dem Faktor Lebensqualität im Rahmen von Innovationen eine stärkere
Bedeutung zukommen. Dessen Dimensionen sind vielfältig: sie reichen vom allgemeinen
Wohlbefinden über die physische, psychische und kognitive bis hin zur sozialen Funktionsfähigkeit.
Daher wird bei der Bewertung von Innovationen keine eindimensionale Messung bspw. mit dem
Indikator „Lebenserwartung“ mehr möglich sein. Innovativ ist, wer die neuen medizinischen
Bedürfnisse der Patienten befriedigen kann.578
Als Indikator für die Innovationskraft der Industrie wird häufig die Anzahl der neu zugelassenen NCEs
(New Chemical Entities) genannt. Abbildung A-3 zeigt, dass in den letzten 10 Jahren weltweit etwa
30-50 neue Wirkstoffe jährlich eingeführt wurden. In Deutschland wurden neue Wirkstoffe mit einem
time-lag zur Ersteinführung in einem anderen Land von etwa 1-2 Jahren zugelassen.
NCEs
50
Transregional
11
40
9
20
10
10
10
7
30
18
9
13
USA
13
10
20
14
9
7
4
15
Japan
3
10
19
22
22
15
12
20
14
19
16
Europa
Andere
0
1988
1989
1990
1991
1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
Europa
Japan
USA
Transregional
Andere
Markteinführung in Deutschland
Abbildung A-3: Markteinführung neuer Wirkstoffe in Deutschland und Ersteinführung weltweit
mit Nationalität des entwickelnden Unternehmens579
Der Vergleich der Ursprungsländer der ersteingeführten NCEs macht deutlich, dass pharmazeutische
Innovation im wesentlichen durch die Triade USA – Japan – Europa bestimmt wird. Die Investitionen
577
578
Vgl. BCG [Innovationskraft, 1998], S. 50ff.
Vgl. auch die einleitende, allgemeine Definition am Beginn dieses Kapitels.
280
in F&E bestätigen das: im Jahre 1997 wurden 97% der weltweiten Forschungsausgaben hier eingesetzt; etwa 10% entfielen auf Deutschland und 5% auf die Schweiz, hingegen wurden 36% in den
USA und 19% in Japan ausgegeben.580 Da nur etwa 30% aller eingeführten Präparate den breakeven ihrer Entwicklungskosten erreichen, ist nicht die erfolgreiche Vermarktung, sondern auch die
genaue Auswahl und Erforschung der Substanzen in klinischen Studien und damit die Bereitstellung
von fundierten medizinischen Daten zur Nutzung bei der späteren Vermarktung ein strategischer
Erfolgsfaktor.581
Der folgende Teil des Kapitels gibt Einsicht in die Erforschung innovativer Arzneimittel von der
Entdeckung des Moleküls bis zur Zulassung. Der Schutz der Innovation durch Patente und die
Gefährdung dieses Rechtes durch gesundheitspolitische Massnahmen werden im Anschluss daran
diskutiert.
1.2 Entwicklung, Zulassung und Einführung von innovativen Arzneimitteln
Die Tatsache, dass die Entwicklung von Arzneimitteln mit hohen Risiken verbunden ist, wird
angesichts hoher Preise für verschreibungspflichtige Arzneimittel gerne übersehen. Effizient erreichter
Markterfolg wird auch vor dem Hintergrund der bereits getätigten Investitionen zur Notwendigkeit. Der
erste Teil dieses folgenden Kapitels verdeutlicht anhand der zeitlichen und finanziellen Aufwendungen, weshalb die ex-ante Bindung von Risikokapital bei der Entwicklung innovativer Arzneimittel so immens ist. Die Risiken der Entwicklung liegen in der geringen Erfolgsrate (vgl. Kapitel 1.1
zur Zahl der NCEs pro Jahr), der steigenden Zeit von der Entdeckung des Moleküls bis zur Zulassung
als Medikament sowie in der Tatsache, dass nicht alle zur Marktreife entwickelten Präparate auch
rentabel sind. Diese Präparate können nur durch die „cross subsidiation“ sogenannter „blockbuster“
am Markt gehalten werden.582
Auf diese grundsätzlichen Aspekte zur Forschung und Entwicklung folgt ein Abschnitt zur Zulassung.
Ohne Zulassung, an die in vielen Ländern auch die Festlegung des erstattungsfähigen Preises
579
580
581
582
In Anlehnung an VfA [Statistics´99, 1999], S. 31ff. und BPI [Innovativ, 1998], S. 15.
Vgl. PhRMA [Industry 1998], S. 69f.
Vgl. PhRMA [Industry 1998], S. 20 mit Bezug auf eine Studie der Duke University: DiMasi, Joseph A. [Development,
1995].
Als Blockbuster werden in der Industrie Präparate bezeichnet, die in Spitzenjahren weltweit mehr als USD 500 Mio.
Umsatz für die Hersteller erzielen. Unter Bezugnahme auf solche Präparate wird der Industrie gerne vorgeworfen, zu
hohe Gewinne zu erzielen. Dank der (produktbezogen) sehr hohen Gewinne ist es jedoch möglich, unrentable
Präparate in ökonomisch wenig attraktiven therapeutischen Klassen zu halten. So können auch Arzneimittel
bereitgestellt werden, für die es nur einen kleinen Markt gibt: auch seltene Krankheiten bleiben therapierbar.
281
geknüpft ist, ist eine Vermarktung nicht möglich. Das „marketing approval“ der zuständigen nationalen
Behörde ist die letzte Hürde der Innovation auf dem Weg zum Patienten.583
Das Kapitel schliesst mit einem Abschnitt zu den Patentlaufzeiten für Arzneimittelinnovationen:
sogenannte Generika können nach Ablauf dieser Frist „von jedermann“ ohne den Druck zur Deckung
der Entwicklungskosten angeboten werden. Damit endet das Leben als innovatives Arzneimittel mit
den Vorzügen der monopolistischen Preisbildung. Unter besonderen Umständen können in
Deutschland allerdings auch für patentgeschützte Arzneimittel Festbeträge als Obergrenze der
Erstattung vorgesehen werden.
Abbildung A-4 verdeutlicht die Phasen der Entwicklung, wie sie im folgenden beschrieben werden. Da
auch nach der Zulassung im Sinne einer kontinuierlichen Weiterentwicklung klinische Studien (Phase
IV und V) stattfinden, werden auch sie in diesem Zusammenhang vorgestellt.
Prüfsubstanz
Präklinische Forschung
Kurzzeittoxikologie
Klinische Forschung
Langzeittoxikologie
Screening
Pharmakodynamik
Pharmakokinetik
Phase I
Phase II
Phase III
Zulassung
Galenik
Zulassung
Phase IV
Phase V
Abbildung A-4: Schematische Darstellung der Arzneimittelentwicklung584
583
584
Für eine weitergehende Betrachtung internationaler Arzneimittelforschung und Zulassung vgl. Spilker, Bert [Drug
Companies, 1989]. Spilker beschreibt ausführlich die Voraussetzungen und Schritte einer erfolgreichen Entdeckung
von Molekülen, Entwicklung zum Arzneimittel sowie Zulassung.
In Anlehnung an Mutschler, Ernst [Arzneimittelwirkungen, 1996], S. 105.
282
1.2.1 Der F&E-Prozess: Vorklinische und Klinische Studien
Die Suche nach Arzneimittelinnovationen wird in zwei Phasen unterteilt: Basis- und Präklinische
sowie Klinische Forschung.585 In jeder dieser Phasen wird versucht, so wenig wie möglich dem Zufall
zu überlassen, denn nur eines von über 10.000 als potentielles Arzneimittel identifizierten Molekülen
gelangt auch tatsächlich zur Marktreife.586 Verschiedene Untersuchungen belegen, dass die
Entwicklungskosten eines Arzneimittels seit den sechziger und siebziger Jahren signifikant gestiegen
sind.587 Bezifferte Hansen 1979 die Kosten zur Entwicklung einer NCE noch auf USD 100 Mio. (in
1987 Dollars), so ermitteln DiMasi et al. im Jahre 1991 bereits USD 259 Mio. (in 1990 Dollars). Auf
Basis von DiMasis Daten errechnet das Office of Technology Assessment (OTA) Kosten von USD
359 Mio. (in 1990 Dollars). Für diese Kosten haben folgende Komponenten die höchste Sensitivität:588
• Präklinische Forschungsausgaben („Preclinical cash outlays“),
• Erfolgsrate der (klinischen) Forschung, mit der Wirkstoffe in die nächste Phase der
Entwicklung übergehen,
• Spektrum und Grösse der klinischen Prüfungen und damit verbundene Ausgaben,
wiederum stark abhängig von technologischen und rechtlichen Rahmenbedingungen,
• Zeitdauer der Bearbeitung der Zulassung.
Neuere Zahlen nach einer Studie der Boston Consulting Group nennen Kosten in Höhe von USD 500
Mio. Als Gründe für die Kostensteigerungen wurde in den Untersuchungen der Fokus auf komplexere
und chronische Krankheiten (bspw. Osteoporose), das regulatorische Erfordernis grösserer und
längerer klinischer Studien sowie steigende Kapitalkosten ermittelt.589 Da die Kosten für die weitere
Entwicklung umso höher sind, je näher die entsprechende Phase der Entwicklung an der Marktreife
liegt, wird versucht, Moleküle ohne Erfolgsaussichten so rasch wie möglich zu identifizieren und aus
dem Forschungsprozess zu eliminieren (vgl. Abb. Abbildung A-5). Durch die Erhöhung der durchschnittlichen Erfolgsrate beim Übergang von Phase zu Phase von 12,5% auf 23% konnten steigende
585
586
587
588
589
Vgl. Mutschler, Ernst [Arzneimittelwirkungen, 1996], S. 105f. Zur Situation der Klinischen Forschung in Deutschland
vgl. BCG [Innovationskraft, 1998], S. 112ff.
Vgl. U.S. Congress, Office of Technology Assessment [Costs, Risks and Rewards, 1993], S. 47ff. sowie die Studien
von DiMasi, Joseph [Trends, 1995] bzw. DiMasi, Joseph A. ; Hansen, Ronald W.; Grabowski, Henry G. et al.
[Innovation, 1995] und Hansen, Ronald W. [Process, 1979]. Variieren die Studien bei der genauen Bestimmung der
Höhe der Aufwendungen und insbesondere darin, wie Risk und Return zu berücksichtigen sind, so bestätigen sie
einstimmig den Trend der auch zukünftig steigenden F&E-Kosten.
Vgl. U.S. Congress, Office of Technology Assessment [Costs, Risks and Rewards, 1993], S. 15f. Ebenso wie bei
DiMasi und Hansen fliessen in die Berechnungen des Gegenwartswertes zum Zeitpunkt der Zulassung für F&EKosten des OTA ein: Auszahlungen für Erfolge und Misserfolge über die gesamte Dauer des Forschungsprozesses,
Zeitpunkt der Auszahlungen sowie die Kapitalkosten der F&E-Projekte. Vgl. U.S. Congress, Office of Technology
Assessment [Costs, Risks and Rewards, 1993], S. 10f.
Vgl. PhRMA [Industry 1998], S. 20ff. mit Bezug auf BCG [Contribution, 1993]. Zur Entwicklung der Klinischen Studien
vgl. PhRMA [Industry 1998], S. 26ff.
283
Ausgaben für die einzelnen Forschungsphasen teilweise kompensiert werden.590 Dennoch werden im
OTA-Bericht allein für die siebziger Jahre Kostensteigerungen um beinahe 100% festgestellt,
Tendenz steigend.
$
Vorklinische Studien
Klinische Studien
Chemische Tierversuche zur
Synthese /
Wirksamkeit,
Entwicklung Unbedenklichkeit,
Bioverfügbarkeit,
Pharmakokinetik,
Toxigenität, Mutagenität und
Kanzerogenität
Phase 1: Unbedenklichkeits-/ Sicherheitsstudien an freiwilligen Probanden
Phase 2: Wirksamkeits- und Sicherheitsstudien an wenigen Patienten
Phase 3: Wirksamkeits- und Sicherheitsstudien an vielen Patienten
NDA-Zulassung
95% aller registrierten
NDA´s werden zugelassen
Registrierung als IND
Registrierung als NDA
(Investigational New Drug Application)
(New Drug Application)
t (a)
0
1
3
5
in: > 10.000
7
9
11
Anzahl Substanzen im F&E-Prozeß
13
15
out: 1
Abbildung A-5: Die F&E-Pipeline591
Aufgrund der Bedeutung der F&E-Ausgaben für den Druck zum Marketing-Erfolg skizziert der
folgende Abschnitt Ziele, Kosten und Vorgehen der Entwicklungsschritte von
Arzneimittelinnovationen.
• Präklinik Forschung: Basisforschung und Toxikologische Studien (Experimentelle Pharmakologie):
Die zufällige Entdeckung von Wirkstoffen wie sie anekdotisch von historischen Arzneimittelinnovationen beschrieben wird gehört der Vergangenheit an.592 In der Basisforschung werden heute
Arzneimittel am Computer geplant (Computer aided drug design): auf Basis der Ergebnisse der
Rezeptorforschung werden Moleküle am Bildschirm konstruiert. Sie haben in bestimmten
„Molekülbezirken“ die für Bindung und Wirkung notwendigen Eigenschaften, um als Hemmstoff eines
natürlichen Enzyms oder als Antagonist eines natürlichen Transmitters zu wirken. Durch die
590
591
592
Vgl. U.S. Congress, Office of Technology Assessment [Costs, Risks and Rewards, 1993], S. 12 und S. 60f.
In Anlehnung an Allen Cato, Joseph Di Masi, (Tufts Centre for the Study of Drugs Development) in: Carr, Geoffey
[Alchemists, 1998], S. 4.
Beispielsweise wurde der bakterienhemmende Effekt des Penicillins durch Zufall entdeckt: durch
Luftverunreinigungen war eine Versuchsapparatur (eine Petrischale) des Forschers Alexander Fleming 1928 im
Londoner St.Mary Hospital mit dem Pilz „Penicillinum Notatum“ in Kontakt gekommen. Dort angelegte
Versuchsbakterien wuchsen nicht mehr weiter, sondern starben gar ab. Die Wirkung des Penicillins war entdeckt.
284
Tatsache, dass nur ein bestimmter Molekülbezirk die erforderlichen Eigenschaften aufweisen muss,
ist eine grosse Zahl von Molekülen denkbar. In einem nächsten Schritt wird versucht, diese
(theoretischen) Moleküle im Labor zu synthetisieren. In weitgehend automatisierten Screening-Tests
werden an Zellkulturen („in vitro“) aus Tausenden von Substanzen diejenigen ausgesucht, welche das
erfolgsversprechendste Spektrum an Eigenschaften aufweisen (Bindungskraft (Affinität) zum
Rezeptor, Wirkungsspektrum in Form von Hemmung oder Stimulierung). Anhand von virtuellen Tierund Humanmodellen wird wiederum am Computer erforscht, ob bei den verbleibenden Molekülen
eine Wirkung in der angestrebten Indikation zu erwarten ist.593
Phase der
Forschung
Basisforschung
Präklinik
Toxikologie
Ziel
Beispiel
Arzneistoff
Computer aided drug design
Wirkmechanismus
akute und chronische
Toxikologie
Tiermodelle
Langzeit-Tierversuche
Identifizierung der Schlüsselstelle des
Angiotensin-II-Moleküls Saralasin
spontan hypertensive Ratte
Ratten, Mäuse, Hunde; bis zu 52 Wochen
20 bis 50 Probanden (gesund!),
1-7 Tage
100 - 500 Patienten (krank!), 7
Tage bis 6 Wochen,
Doppelblindstudien
Blut- und Urinspiegelbestimmungen von
Losartan und E-3174
Losartan 12,5 vs. 25 vs. 50 vs. 100 vs
150mg vs 20mg Enalapril (ACE-Hemmer,
Standardtherapie)
pharmakologische
Interaktionsstudien
1.500 bis 2.000 Patienten
(krank!), 6 Wochen bis 1 Jahr
oder länger, Doppelblindstudien
Cimetidin, Wafarin, Barbiturate, HCTZ
Klinische Forschung:
Phase I
Pharmakologie,
Verträglichkeit
Phase II
Wirkung, Verträglichkeit,
Dosisfindung
Phase III
Methodik
Interaktionen
(Wechselwirkungen)
Wirksamkeit, Verträglichkeit
24h ABPM vs. Captopril vs. Atenolol vs.
Felodipin (Standardtherapien und
Begleitmedikationen).
- auch in Subpopulationen
Phase IV
Phase V
bei Niereninsuffizienz, Herzinsuffizienz,
Diabetes.
Organprotektion,(LVH, Niere,
Arteriosklerose), Insulinsensitivität.
weitere Produktprofilierung,
Langzeitverträglichkeit,
2.000 bis 10.000 Patienten,
Monate bis Jahre,
Doppelblindstudien,
therapeutische Effizienz
(Gesundheitsökonomie)
neue Indikationen
Endpunktstudien
Mortalitätsreduktion (LIFE-Studie)
wie Phase II und III
Herzinsuffizienz (ELITE-Studie)
Abbildung A-6: Die wichtigsten Phasen der Arzneimittelentwicklung am Beispiel
eines Bluthochdruckmittels (Antihypertonikum)594
Vor ersten Studien am Menschen sind toxikologische Studien an bestimmten Säugetierarten (meist
ein Nager und ein Nicht-Nager) zur Erhebung erster pharmakokinetischer Daten über den Gang des
Wirkstoffs durch den Körper (Resorption, Verteilung, Metabolisierung, Elimination) notwendig.
593
594
Vgl. Carr, Geoffey [Alchemists, 1998], S. 15. Ähnlich Stapff, Manfred [Arzneimittelstudien, 1998], S. 9.
In Anlehnung an Stapff, Manfred [Arzneimittelstudien, 1998], S.16.
285
Ergebnis sind erste Erkenntnisse über akute toxische Effekte bei höchsten Dosierungen sowie der
Dosisbereich ohne biologische Wirkung unter Langzeitanwendung (no effect level).595 Die Dauer der
Tierversuche hängt dabei von der vorgesehenen Dauer der Anwendung am Menschen ab. In der
Regel dauern die chronischen toxischen Versuche am Tier mindestens doppelt so lange wie die
vorgesehene Studiendauer am Menschen.596
Vor Beginn einer klinischen Studie ist anhand der Ergebnisse der präklinischen Versuche zu Toxikologie und Pharmakologie eine Nutzen-Risiko-Evaluierung vorzunehmen. In Deutschland muss
diese Abschätzung dem Leiter der klinischen Prüfung, der zuständigen Ethik-Kommission sowie dem
BfArM bzw. dem PEI vorliegen, bevor die klinische Studie genehmigt wird.597
Bevor ein zukünftig erfolgreiches Molekül mit seinen „Schwestersubstanzen“ in die Phasen der
klinischen Forschung geht, haben sie und ihre bereits ausgeschiedenen „Schwestermoleküle“ Kosten
in Höhe von rund USD 205 Mio. des künftigen Barwertes der Forschungsgesamtkosten verursacht.598
Über 99% der entdeckten Substanzen wurden bereits verworfen und werden nicht am Menschen als
„Investigational New Drug Application“ (IND) getestet werden; lediglich 10 bis 20 von über 10.000
Molekülen treten in die Phasen der klinischen Forschung ein. An diesen Zahlen wird deutlich, welchen
Risiken pharmazeutische F&E unterliegt und welche Kosten durch die grosse Zahl an „Ausschuss“ in
Form von nicht brauchbaren Molekülen erzeugt werden.
• Klinische Forschung: Grundsätze und Studien der Phase I bis V
Die rechtlichen und ethischen Anforderungen an klinische Studien sind nach dem 2. Weltkrieg entwickelt und weiter verfeinert worden. Zu einem grossen Teil ist dies auf die unrühmlichen Experimente
der medizinischen Forschung in den Konzentrationslagern des Nazi-Deutschland zurückzuführen.
Das Recht auf körperliche Unversehrtheit ist als Menschenrecht in den Verfassungen aller zivilisierten
Länder verankert.599 Der nach den Nürnberger Prozessen verabschiedete „Nürnberger Kodex“ ist
somit der Ausgangspunkt für die heute international anerkannten „Good Clinical Practices“ (GCP).
595
596
597
598
599
Vgl. Mutschler, Ernst [Arzneimittelwirkungen, 1996], S.5f. sowie S. 106ff. Zu mehr Informationen zu Details moderner
präklinischer Forschung vgl. Carr, Geoffey [Alchemists, 1998], S. 13f.
Vgl. Stapff, Manfred [Arzneimittelstudien, 1998], S.10.
Jede klinische Studie muss von einer Ethik-Kommission hinsichtlich der ethischen Vertretbarkeit von Studienziel und
Studienprotokoll geprüft werden. Die Kommission setzt sich in Deutschland entsprechend der Gesetzgebung der
Bundesländer aus Vertetern von Wissenschaft, Staat und Kirche zusammen. Ziel ist es, die Würde des kranken
Menschen zu schützen und seine Rechte zu wahren.
Vgl. Carr, Geoffey [Alchemists, 1998], S. 4.
Vgl. bspw. Art. 2 Grundgesetz der Bundesrepublik Deutschland. Zur Entwicklung, den Rechten und der
Zusammensetzung von Ethikkommissionen in der Bundesrepublik Deutschland vgl. Hart, Dieter; Hilken, Arnold;
Merkel, Harald; Woggan, Olaf: [Recht, 1988], S. 58ff.
286
AMG
Regelung
Nutzen-Risiko-Abwägung
Aufklärung und Einverständniserklärung
Leiter der klinischen Prüfung (LKP)
Vorlage von Studienunterlagen (Prüfplan,
Ergebnisse Präklinische Studien) bei BfArM / PEI
Ethik-Votum
Probanden-/Patientenversicherung
Hinderungsgrund „Zwangsunterbringung“ (z.B.
Häftlinge)
Speziell etikettierte Prüfmuster
Paragraph
§40 (1), Nr.1
§40 (1), Nr.2
§40 (1), Nr.4
§40 (1), Nr.6
§40 (1), Nr.6
§40 (1), Nr.8
§40 (1), Nr.3
§10 (10)
ICH-GCP
Regelung
Definitionen und Pflichten von Sponsor,
Monitor und Prüfarzt
Nutzen-Risiko-Abwägung
Aufklärung und Einverständniserklärung
Vorlage von Studienunterlagen einem
„Independent Review Board“ IRB
Ethik-Kommission
Speziell etikettierte Prüfmuster
Monitoring mit Quelldatenkontrollen
Audit und Dokumentation des „Audit Trail“
Archivierung
Abschnitt
4; 5.6; 5.18;
2.2
2.8
2.6
2.6; 4.4 u.a.
5.13
5.18.4
5.19
3.4
Abbildung A-7: Vorschriften zur Durchführung von klinischen Prüfungen in GCP und AMG600
Vor dem Hintergrund der Harmonisierung dieser internationalen Richtlinie 1997 unter der Beteiligung
von Japan, USA und Europa treten die Regelungen des AMG etwas in den Hintergrund. Die ICH-GCP
(International Congress on Harmonisation-GCP) findet über ihren Status als EU-Leitlinie („Note for
guidance“) indirekt Eingang in die nationalen Gesetzgebungen. Ziel der Harmonisierung ist die
Vermeidung von Doppelarbeit bei der Erstellung von Zulassungsunterlagen und damit eine weltweit
beschleunigte Arzneimittelzulassung. Dadurch tritt nicht nur eine Kostenersparnis ein, sondern auch
die Teilnahme von Menschen an den Studien wird auf das notwendige Mass reduziert. Abbildung A-7
zeigt die wichtigsten Elemente von GCP und AMG.601
International anerkannte wissenschaftliche Qualitätsstandards von Klinischen Studien
Die Anforderungen an klinische Studien sind im Zuge der Erfahrungen und der technischen Möglichkeiten gewachsen; dies erhöht zwar die Aussagekraft der Studien erheblich und schaltet
Verzerrungen der Wahrnehmung zunehmend aus, doch ist auch hierin eine Ursache für die
steigenden F&E-Ausgaben der Arzneimittelforschung zu sehen. State of the Art sind heute
„prospektive, Vergleichsgruppen-kontrollierte, randomisierte, doppelblinde, Studien“. Was heisst
das?602
600
601
602
In Anlehnung an Stapff, Manfred [Arzneimittelstudien, 1998], S.25 und 31. Vgl. hierzu auch §40 AMG in:
Arzneimittelrecht [1998], S.49 sowie die „Guideline for Good Clinical Practice“ in Stapff, Manfred [Arzneimittelstudien,
1998], S.125ff.
Zur näheren Erläuterung der einzelnen Anforderungen vgl. Stapff, Manfred [Arzneimittelstudien, 1998], S.19ff.
Vgl. Mutschler, Ernst [Arzneimittelwirkungen, 1996], S. 109ff.
287
• „Prospektiv“ bedeutet, dass das Studiendesign und insbesondere die Prüfvariablen vor
Beginn der Studie festgelegt werden.
• „Vergleichsgruppen-kontrolliert“ sind die Studien deshalb, weil der zu testende Wirkstoff der
einen Gruppe, ein Vergleichspräparat (meist eine Standardtherapie) oder ein Placebo
(Gabe einer Substanz ohne pharmakodynamische Wirkung, z.B. Milchzucker) hingegen
einer anderen Gruppe gegeben wird. Damit wird eine Unterscheidung von echten
pharmakodynamischen und arzneistoffunabhängigen („Placebo-Effekt“) Effekten möglich.
Eine nicht-kontrollierte Studie liegt z.B. in der frühen Phase II vor, in der alle Patienten
dieselbe Therapie bekommen.603
• Die Randomisierung entscheidet darüber, welcher Patient der Placebo- und welcher der
Verumgruppe angehören soll. Dadurch soll ausgeschlossen werden, dass Patienten mit
bestimmten Merkmalen (Alter, Geschlecht, Begleiterkrankungen) einer bestimmten Gruppe
zugeordnet werden und so das Studienergebnis beeinflusst wird. 604
• „Doppelblind“ werden die Studien genannt, wenn weder Arzt noch Patient („doppel-“)
wissen, welcher Patient zur Verum- und welcher zur Vergleichsgruppe gehört („-blind“).
Diese Methodik zur Durchführung klinischer Studien ermöglicht nach einhelliger wissenschaftlicher
Meinung die aussagekräftigsten Ergebnisse und ist daher insbesondere bei Phase III und höher zu
bevorzugen.
Klinische Studien Phase I bis III (Klinische oder Human-Pharmakologie):
Erstmalige Anwendung am Menschen findet ein Präparat in der sog. Phase I der klinischen Prüfung.
Hierbei handelt es sich um Probanden, d.h. gesunde Menschen. Für das Ziel der Studie ist dies
ausreichend, da zunächst ausschliesslich Informationen über Veträglichkeit bei ein- oder mehrmaliger
Gabe ermittelt werden sollen. Gleichzeitig wird durch die regelmässige Entnahme von Blut- und
Urinproben die Phamakokinetik am Menschen erforscht. Zur Feststellung der Bioverfügbarkeit, des
Ausscheidungsweges (Leber / Niere) ist auch die vergleichende orale und intravenöse Gabe
notwendig. Da es sich um gesunde Menschen handelt, sind Aussagen über die Wirksamkeit des
Pharmakons nach Phase I noch nicht möglich.605
Die etwa 10-30 Probanden werden für den zeitlichen Aufwand sowie die Unannehmlichkeiten
entschädigt. Die Höhe des Honorares muss angemessen sein und der Ethik-Kommission mitgeteilt
werden; dadurch soll eine Teilnahme von Probanden aus rein finanziellen Gründen ausgeschlossen
werden.
603
604
605
Eine Verfeinerung dieser Methodik stellen sog. Cross-Over Studien dar, in der nach einer bestimmten Zeit die
Patienten von der einen in die andere Gruppe wechseln. Dadurch wird erst ein inter- und dann ein intraindividueller
Vergleich möglich. Vgl. zur Placebowirkung auch Mutschler, Ernst [Arzneimittelwirkungen, 1996], S. 108f.
Da keinem Patienten eine Therapie vorenthalten werden darf, dürfen echte Placebo-Vergleiche nur angestellt
werden, wenn keine Therapiealternative existiert. Gibt es jedoch eine therapeutische Alternative, so muss die
Vergleichsgruppe diese erhalten.
Vgl. Stapff, Manfred [Arzneimittelstudien, 1998], S.11.
288
In den therapeutisch-exploratorischen Studien der Phase II wird die Wirkung im angestrebten
Indikationsgebiet an (kranken!) Patienten untersucht. Zur Vermeidung eines Einflusses von Begleiterkrankungen wird für diese Phase eine homogene Gruppe von „Idealpatienten“ ausgewählt, indem
die Anforderungen im Prüfplan entsprechend definiert werden. Dabei dürfen die Ausschlusskriterien
nicht zu eng gefasst werden, um die Repräsentativität nicht einzuschränken.606 Aus den präklinischen
Tests sowie aus den Erfahrungen aus Phase I konnte ein Dosisbereich identifiziert werden, der in
Phase II eingeengt oder bestätigt wird (vgl. Beispiele in Abbildung A-6). Etwa 100 bis 500 Patienten
werden über den Zeitraum von bis zu 6 Wochen neben Wirksamkeit und Dosisbereich auch auf die
Wechselwirkungen mit anderen Stoffen (Medikamente sowie ggf. Nahrungsmittel) untersucht.
Die therapeutisch-konfirmatorischen Studien der Phase III untersuchen das auf Sicherheit und
Wirksamkeit geprüfte Arzneimittel an grösseren Patientenpopulationen von 1.500 bis 5.000 Patienten.
Das Zusammenwirken mit für das Erkrankungsbild typischen Begleitdiagnosen wird in dieser Phase
ebenso untersucht wie das Nebenwirkungsprofil und die Langzeitverträglichkeit des Pharmakons.607
Häufig handelt es sich bei diesen Studien um sog. multizentrische Studien: im Zuge der
Globalisierung der Pharma-F&E werden sie an verschiedenen Untersuchungszentren durchgeführt,
die durchaus in unterschiedlichen Ländern liegen können. Möglich wird dies vor dem Hintergrund
unterschiedlicher national-rechtlicher Rahmenbedingungen nur durch weltweit harmonisierte und
akzeptierte GCP.
Nach Abschluss der Phase III liegen die erforderlichen Daten zur Zulassung vor und werden in einem
Zulassungsantrag an eine nationale Behörde zur nationalen oder (in Europa) zur europäischen
Zulassung zusammengefasst (zur Zulassung vgl. Abschnitt 1.2.2). Mit der Registrierung durch diesen
Antrag gelten sie international bereits als „New Drug Appllication“ (NDA) und werden mit einer
Erfolgsquote von ca. 95% zugelassen (vgl. Abbildung 2-3).
606
607
Insbesondere besteht die Gefahr von Zulassungsbeschränkungen in Form von Kontraindikationen, wenn bestimmte
Gruppen (Kinder, Nierengeschädigte, Frauen vor oder nach der Menopause) nicht in den Studien vertreten sind. Vgl.
hierzu auch Stapff, Manfred [Arzneimittelstudien, 1998], S.12.
Bei diesen Patientenzahlen können „unerwünschte Arzneimittelwirkungen“, wie Nebenwirkungen pharmakologisch
korrekt genannt werden, von einer Inzidenz von 1:1.000 festgestellt werden. Vgl. Stapff, Manfred
[Arzneimittelstudien, 1998], S.13.
289
Klinische Studien Phase IV und V (Klinische oder Human-Pharmakologie):
Klinische Studien nach erfolgter Zulassung sind ein weiterer wichtiger Bestandteil des F&EProzesses. Zur umfassenderen Einschätzung des Medikaments (medizinische Positionierung vs.
Standardtherapien, Entdeckung von selteneren Nebenwirkungen) sowie zur Klärung von spezifischen
Fragen (bspw. der Verträglichkeit für Diabetiker) werden die Studien der Phase IV häufig als
Vergleichsstudien durchgeführt. Obwohl für Phase IV-Studien prinzipiell dieselben Regeln gelten wie
für Studien vor der Zulassung (Prüfmedikation ohne Handelsnamen, Anmeldung bei der
Bundesbehörde, Genehmigung durch eine Ethik-Kommission etc.), ist ihnen ein gewisser MarketingEffekt nicht abzusprechen.608 Klinikärzte als Durchführende der Studien halten häufig einen
universitären Lehrauftrag und gelten als Meinungsbildner. Die Publikation der Studienergebnisse dient
ausserdem der Produkteinschätzung und Produktprofilierung.
Gegen die Nutzung der Studienergebnisse zu Werbezwecken ist weder aus ethischer noch aus
wissenschaftlicher Sicht etwas einzuwenden, solange die Daten „wissenschaftlich sauber“ und
unbeeinflusst erhoben wurden. Im Sinne der Beschreibung der Leistungsfähigkeit des Produktes
stellen diese Studien einen wichtigen Baustein der späteren Produktinformation zur Abgrenzung
gegen den Wettbewerb dar. Problematisch ist allerdings, dass die Qualität der Studie (insbesondere
die Hintergründe der Datenerhebung) für den „Kunden Arzt“ nur schwer einzuschätzen ist. Hier spielt
die Seriösität des auftraggebenden Pharmaunternehmens eine herausragende Rolle.
Studien der Phase V dienen der Indikationserweiterung. Durch die Zulassung darf der
pharmazeutische Unternehmer das Produkt nur in der beschriebenen Indikation bewerben; der Arzt
hingegen stützt sich auf die ärztliche Therapiefreiheit und kann Medikamente auch in anderen
Indikationen einsetzen, solange „...die allgemeine medizinische Wissenschaft diese Verwendung
stützt.“.609 Eine klinische Studie, die in einem solchen neuen Indikationsgebiet durchgeführt wird, ist
der Sache nach eine Studie der Phase II oder III. Zur besseren Abgrenzung wird in der Praxis jedoch
zunehmend der Begriff der „Phase-V-Studie“ verwendet.
Die Sondergruppe der Meilenstein- oder Endpunktstudien umfasst in der Regel ebenfalls Studien der
Phase IV oder V. Sie unterscheiden sich von herkömmlichen klinischen Studien durch die Definition
der Zielvariablen: sog. Endpunkte zielen nicht auf klinische Parameter, sondern unmittelbar auf das
Leben des Patienten ab (z.B. Mortalitätsreduktion oder Parameter zur Lebensqualität).
608
609
Stapff, Manfred [Arzneimittelstudien, 1998], S.14.
Stapff, Manfred [Arzneimittelstudien, 1998], S.14.
290
1.2.2 Die Zulassung von Arzneimitteln: „Marketing Approval“ und Verschreibungsstatus
Die Ergebnisse der klinischen Forschung sind Grundlage für das Zulassungsverfahren, das Arzneimittel auch in der Bundesrepublik Deutschland benötigen, bevor sie in Verkehr gebracht werden
dürfen. Seit dem Inkrafttreten des Arzneimittelgesetzes am 1. Januar 1978 reicht die bis dahin übliche
Registrierung nicht mehr aus; vielmehr muss ein bestimmtes Verfahren durchlaufen werden.610
Zuständig hierfür ist national in Deutschland das BfArM (Bundesamt für Arzneimittel- und Medizinprodukte) bzw. für Sera, Impfstoffe und Blutprodukte das PEI (Paul-Ehrlich-Institut). Der Zulassungsantrag muss Nachweise über die pharmazeutische Qualität, die medizinische Wirksamkeit sowie die
gesundheitliche Unbedenklichkeit (Nutzen-Risiko-Betrachtung) beinhalten.611
Seit 1978 wurden insgesamt ca. 26.000 Humanarzneimittel zugelassen sowie rund 1.500 Homöopathika registriert.612 Daneben existiert eine etwa ebenso grosse Zahl von Arzneimitteln, die vor dem
Erlass des AMG von 1978 in Verkehr waren und aufgrund von Übergangsregeln weiter verkehrsfähig
sind.613
International sind Zulassungsbehörden und Experten der Arzneimittelindustrie aus der Triade USA,
Japan und Europa bemüht, die Voraussetzungen für Arzneimittelzulassungen zu harmonisieren.
Plattform für diese Diskussion ist die ICH (International Conference on Harmonisation), die erfolgreich
schon die ICH-GCP verabschiedet hat (vgl. Kapitel 1.2.1). Ziel der Bestrebungen ist die Schaffung
eines gemeinsamen Dokuments für Neuzulassungen, auf dessen Basis Zulassungen innerhalb der
Regionen leichter (und damit schneller) gegenseitig anerkannt werden können.614 Das Beispiel USA
zeigt, dass ein gestiegener Zeitbedarf für klinische Studien durch eine beschleunigte Zulassung
kompensiert werden kann (vgl. Abbildung A-8).
610
611
612
613
614
Die Zulassungspflicht für Fertigarzneimittel sowie Einzelheiten zum Verfahren sind geregelt in §§21ff AMG. Vgl.
Pharma Kodex [Arzneimittelgesetz, 1998], S. 67ff.
Vgl. §§21ff AMG, in: Pharma Kodex [Arzneimittelgesetz, 1998], S. 68ff. Homöopathische Produkte ohne Angabe von
Indikationsgebieten können nach §38 AMG an Stelle der Zulassung weiterhin eine Registrierung ohne Nachweis der
Wirksamkeit beantragen.
Vgl. BPI [Pharma Daten ´98, 1998], S. 65ff.
Bis März 1998 wurden ca. 1.100 Nachzulassungen erteilt, 16.600 Präparate befinden sich noch im Nachzulassungsverfahren. Selbst bei Verzicht auf einen Antrag zur Nachzulassung bis Ende 1999 wird den Herstellern
(Sicherheitsbedenken ausgeschlossen) eine weitere Übergangsfrist für Produktion und Verkauf der Ware bis ins Jahr
2004 eingeräumt. Vgl. BPI [Pharma Daten ´98, 1998], S. 66f.
Vgl. Zimmermann, Brigitte et al. [Arzneimittel, 1998], S. 9f.
Jahre
291
10
100%
8
80%
6
60%
FDA Approval Times
4
40%
Clinical Development
2
20%
0
0%
1989 1993 1995
1989 1993 1995
Abbildung A-8: Zulassungsdauer in den USA vs. Dauer der Klinischen Studien615
Im Zuge der europäischen Einigung wurden auch die Zulassungsverfahren für Arzneimittel aufeinander abgestimmt. In der EU gibt es heute drei Verfahren, mit denen Arzneimittel zugelassen werden
können: die beiden in §37 AMG ratifizierten Gemeinschaftsverfahren der dezentralen und zentralen
Zulassung sowie die nationale Zulassung.616 Die folgenden Abschnitte beschreiben Ablauf und
Ergebnis der einzelnen Verfahren sowie erste Erfahrungen der Umsetzung.
• dezentrale EU-Zulassungsverfahren („Anerkennungsverfahren“)617
Das dezentrale EU-Zulassungsverfahren (oder: Anerkennungsverfahren) ist seit dem 1.Januar 1998
das einzige Verfahren zur Zulassung in weiteren EU-Staaten, wenn bereits in einem Mitgliedsland
eine Zulassung besteht. Grundlage für dieses Verfahren ist die Erstzulassung im „Reference Member
State“ (RMS); dies kann eine jüngst erteilte oder auch schon länger bestehende Zulassung eines EUStaates sein, sofern sie den aktuellen Zulassungsanforderungen entspricht. Das Verfahren im RMS
soll innerhalb von 210 Tagen abgeschlossen werden. 618 Die Zulassungsbehörden der „Concerned
Member States“ (CMS) stützen sich bei ihrer Prüfung des Antrags auf die vom Antragsteller
übersandte Dokumentation inklusive einer Bestätigung, dass diese mit der im RMS eingereichten
übereinstimmt sowie einen Beurteilungsbericht der erstzulassenden Behörde. Die Anerkennung darf
nur versagt werden, wenn das Arzneimittel ein Risiko für die öffentliche Gesundheit darstellt.619
615
616
617
618
619
In Anlehnung an Carr, Geoffey [Alchemists, 1998], S. 13.
Vgl. Pharma Kodex [Arzneimittelgesetz, 1998], S. 95.
Vgl. Zimmermann, Brigitte et al. [Arzneimittel, 1998], S. 47ff.
Die genannten Fristen und Vorgaben beziehen sich auf Kalendertage, d.h. die „Brutto-Bearbeitungszeit“ in den
Behörden. Wenn nicht anders erwähnt, werden sie auch durch Rückfragen an den Antragsteller nicht unterbrochen
und auch nicht dementsprechend verlängert.
Auf die Möglichkeiten des Schiedsverfahrens wird hier nicht näher eingegangen. Zum einen ist dies nicht zielführend
für diese Arbeit, zum anderen kam es im Übergangszeitraum von 1995 bis 1997 zu nur 3 Verfahren bei 240
Anträgen auf Erstzulassung. Vgl. Zimmermann, Brigitte et al. [Arzneimittel, 1998], S. 51ff. und S. 56.
292
Nach Abschluss des Anerkennungsverfahrens soll innerhalb von 30 Tagen eine nationale Zulassung
im CMS erteilt werden; die Praxis in Deutschland zeigt allerdings, dass dieser Schritt etwa drei
Monate dauert. Die vorgesehene Gesamtdauer des Verfahrens von der Antragstellung bis zur
nationalen Zulassung im CMS beträgt 145 Tage unter der Voraussetzung, dass die Zulassung im
RMS besteht (vgl. Abbildung A-9 für verschiedene Zulassungen in Deutschland).
Ergebnis eines erfolgreich abgeschlossenen Verfahrens sind die nationalen Zulassungen mit
identischen SPCs (Summary of Product Characteristics, entspricht dt. Fachinformation); Unterschiede
aufgrund nationaler Vorgaben sind zulässig für die Texte auf den Packmitteln, die Gestaltung (nicht
den Inhalt!) der Patienteninformation, Packungsgrössen und Preise. Da es sich zwar um gegenseitig
anerkannte, aber dennoch nationale Zulassungen handelt, können der weitere Verschreibungsstatus
(rezept-/ apothekenpflichtig), der Markenname und auch der Zulassungsinhaber von Land zu Land
variieren. Anträge bezüglich Gültigkeitsdauer und Änderungen der Zulassung sind entsprechend den
europäischen Vorschriften an die Zulassungsbehörde im RMS zu richten.620
Die Erfahrungen aus den in der Übergangszeit von 1995 bis 1998 abgeschlossenen Verfahren
zeigen, dass vor allem die innovationskräftigen Global Player der Pharmaindustrie vom dezentralen
Verfahren Gebrauch machen. Damit konnten sie sich vor allem in jenen Staaten Vorteile verschaffen,
in denen sich ein nationales Verfahren oft über Jahre hinzieht. Die Bedeutung dieses Vorteils für die
Unternehmen zeigt sich auch darin, dass NCEs in diesem Verfahren die häufigste Gruppe von
Arzneimitteln darstellen.
Produkt 1 (03/97)
Produkt 2 (07/97)
Produkt 3 (07/97)
Produkt 4 (01/97)
Produkt 5 (1/97): RMS D
0
100
200
Assessment in RMS
300
Days
Submission in CMS
400
500
600
700
Mutual Recognition procedure
Abbildung A-9: Tatsächliche Zulassungsdauer im Anerkennungsverfahren
und Zulassungszeitpunkt
Zwischen 1995 und Juli 1998 liegt Grossbritannien als RMS mit 35 abgeschlossenen Verfahren für
NCEs (also Innovationen) deutlich an der Spitze vor Schweden (24), Deutschland (20), Frankreich
(19) und den Niederlanden (14). Hinsichtlich der Gesamtzahl an Verfahren ergibt sich eine andere
620
Vgl. im Unterschied hierzu die Zulassung im zentralen Verfahren, bei der europaweit ein Markenname und
Verschreibungsstatus gilt. Expertengespräch mit A. Joos vom 4. November 1998.
293
Reihenfolge: Grossbritannien vor den Niederlanden, Dänemark, Schweden und Deutschland.621 Das
Bestreben, zur Stärkung der Position innerhalb von Europa in vielen Verfahren als RMS ausgewählt
zu werden, hat zwischen den Zulassungsbehörden zu einem Wettbewerb geführt. Kriterien der
Antragsteller in diesem Wettbewerb sind Reputation für die Kompetenz im Anerkennungsverfahren
sowie im Umgang mit NCEs oder Generika, Kooperationsbereitschaft und nicht zuletzt
Bearbeitungsdauer. Infolgedessen werden auch die gesetzlich vorgesehenen Fristen für die nationale
Zulassung als RMS (Erstzulassung) bei vielen Zulassungsbehörden heute in der Regel eingehalten.
• Das zentrale Verfahren der EMEA (European Medicine Evaluation Agency)622
Im zentralen Verfahren erhält der Antragsteller eine europäische Zulassung, die für die Mitgliedstaaten verbindlich ist. Anders als beim Anerkennungsverfahren muss sie nicht mehr in nationale
Zulassungen übertragen werden. Obligatorisch zentral zugelassen werden müssen mit Hilfe
biotechnologischer Verfahren hergestellte Arzneimittel (nach sog. „Liste A“); fakultativ ist sie für
innovative Arzneimittel („Liste B“). Für andere Produkte steht dieses Verfahren nicht zur Wahl.
Zulassungsbehörde ist für das seit 1995 geltende Verfahren die EMEA; sie entscheidet nach Eingang
des Antrags und der Gebühren innerhalb von 210 Kalendertagen – ausschliesslich Rückfragen oder
Beanstandungen an den Antragsteller - über den Zulassungsantrag. Bei positivem Bescheid sind die
Fach- und Gebrauchsinformationen sowie Kennzeichnung und Packungsbeilage in allen EUSprachen vorzulegen. Nach weiteren 30 Kalendertagen erhält der Antragsteller den Beurteilungsbericht der EMEA. Auf Basis dieses Berichts erstellt die EU-Kommission einen Entscheidungsentwurf,
der innert 60 Kalendertagen an die Mitgliedsstaaten, den Antragsteller und den ständigen Ausschuss
für Humanarzneimittel übermittelt wird. Letzterer entscheidet ohne Frist mit qualifizierter Mehrheit über
die Zulassung, die ab Veröffentlichung im EU-Amtsblatt europaweit gültig ist (vgl. Abbildung A-10).
Ergebnis des Verfahrens ist eine europaweit einheitliche Zulassung in allen Belangen: Zulassungsinhaber, Markenname, SPC, Packungsgrössen und Verschreibungsstatus sind identisch. Die Zulassung ist 5 Jahre gültig und muss spätestens drei Monate vor Ablauf der Gültigkeit zur Verlängerung
beantragt werden.
Die Erfahrungen mit dem Verfahren in den Jahren 1995 bis Juli 1998 zeigen, dass aus der Liste A
(Biotechnologie) von 30 Verfahren 26 mit einer EU-Marketing-Authorisation entschieden wurden; aus
der Liste B wurden von 59 Beurteilungen der EMEA 43 Produkte durch den ständigen Ausschuss
zugelassen.623 Allerdings weist das zentrale Verfahren hinsichtlich der Verfahrensdauer grosse
621
622
623
Insgesamt wurden bis Juli 1998 345 Verfahren abgeschlossen; davon entfielen 35% (120 Verfahren) auf NCEs und
etwa 21% auf Generika. Expertengespräch mit A. Joos vom 4. November 1998, Daten aus internen Quellen MSD
liegen vor.
Vgl. Zimmermann, Brigitte et al. [Arzneimittel, 1998], S. 41ff.
Expertengespräch mit A. Joos vom 4. November 1998, Daten aus internen Quellen MSD liegen vor.
294
Unwägbarkeiten auf: während die EMEA Anträge in durchschnittlich 220 Tagen (mit einer
Schwankung zwischen 96 und 467 Tagen) beurteilte, ratifizierte die Kommission diese Beurteilung im
Zeitraum zwischen 50 und 140 Tagen.624 Trotz ähnlicher zeitlicher Vorgaben ist das zentrale
Verfahren gegenüber dem Anerkennungsverfahren bis heute mit grösseren Unsicherheiten behaftet.
CMS Procedure
(14+90)
RMS Procedure (210)
Tats. in D:
ca. 210
Mutual Recognition:
> 345 Tage (11½ Monate)
Prüfung und Stellungnahme
der EMEA (210)
Centralized Procedure:
> 300 Tage (10 Monate)
Nat´le Zulass.
in CMS (30)
Beurteilungsbericht (30)
Tats. bis
zu 467
Kommission & Ständiger
Ausschuss (30+30)
Tats. bis
zu 140
Abbildung A-10: Vorgesehene und tatsächliche Dauer beider Zulassungsverfahren der EU
• Das nationale Zulassungsverfahren: BfArM und PEI als Zulassungsbehörden in Deutschland
Das nationale Zulassungsverfahren ist seit Januar 1998 nur noch für Produkte zulässig, die auf einem
einzigen nationalen Markt angeboten werden sollen.625 Den Mitgliedstaaten wird mit diesem
Verfahren die Möglichkeit eröffnet, für den nationalen Markt als bedeutsam erachtete Arzneien
zuzulassen. In der Regel betrifft dies die Gruppe der Phytopharmaka und Homöopathika sowie
ausgewählte Generika. Das Verfahren unterscheidet zwischen einer Vollzulassung, die später als
Erstzulassung für das dezentrale Verfahren angesehen werden kann, und einer vereinfachten oder
verkürzten Zulassung, mit welcher die Vermarktungserlaubnis endgültig auf das Land der nationalen
Zulassung beschränkt wird. Typisch ist, dass Unbedenklichkeit und Wirksamkeit bibliographisch
belegt werden müssen; in der Regel wird die Zulassung für eine sehr allgemein gehaltene „Standardindikation“ erteilt, die in manchen Staaten in Indikationslisten für diesen Stoff definiert ist. Die Anforderungen an die Dokumentation der pharmazeutischen Qualität reichen von „fast EU-Anforderungen“
in Frankreich bis zu einfachen „Positivlisten“ mit den für Standardzulassungen vorgesehenen Stoffen
in Österreich.626
624
625
626
Vgl. Zimmermann, Brigitte et al. [Arzneimittel, 1998], S. 45.
Als Ausnahmen von dieser Regel zugelassen sind line extensions und bestimmte Generika. Expertengespräch mit A.
Joos vom 4.November 1998.
Für den deutschen Markt sind Standardzulassungen in §36 AMG geregelt. Vgl. Pharma Kodex [Arzneimittelgesetz,
1998], S. 94f., auch Zimmermann, Brigitte et al. [Arzneimittel, 1998], S. 59ff.
295
Gravierendster Nachteil dieses Verfahrens ist neben der nur nationalen Zulassung, dass die Anträge
aufgrund des Wettbewerbs der nationalen Behörden um erfolgreich abgeschlossene RMS-Verfahren
mit geringerer Priorität behandelt werden als RMS- und CMS-Anträge.
Für den hier angelegten Fokus auf innovative Arzneimittel eignen sich also nur die Gemeinschaftsverfahren der dezentralen und zentralen Zulassung, da es sich immer um innovative Produkte mit
einem ökonomischen Zwang zur internationalen Vermarktung handelt. Die Industrie hat bis heute
keine klare Präferenz für eines der beiden Verfahren; vielmehr ist festzustellen, dass einzelne
Unternehmen sich für ein bestimmtes Verfahren entschieden haben und die hier gewonnenen
Erfahrungen und Kontakte konsequent nutzen und weiter ausbauen.
Der Vergleich der beiden europäischen Verfahren aus den bisherigen Erfahrungen bevorzugt
allerdings das Verfahren der „mutual recognition“, wenn eine Flexibilität in der Vermarktung erhalten
werden soll: Die Bearbeitungsdauer im Anerkennungsverfahren ist in der Regel schneller, aber
momentan noch wenig vorhersehbar, da die Umwandlung in nationale Zulassungen z.T. noch
wesentlich über den Vorgabezeiten liegt. Auch hinsichtlich der Einspruchs- und Rückfragerechte der
CMS an den RMS scheint sich das Verfahren zu komplizieren. Dies führt zu einer hohen
Rückzugquote von Zulassungsanträgen in den CMS, um ein Einspruchsverfahren zu vermeiden und
so die RMS-Zulassung nicht zu gefährden, denn Änderungen in der RMS-Zulassung wirken automatisch auch auf alle CMS-Zulassungen.
Allerdings eröffnet sich die Möglichkeit, bereits nach 6 bis 8 Monaten nach Zusammenstellung der
Zulassungsunterlagen im RMS zu vertreiben. Weiter bietet die gegenseitige Anerkennung flexiblere
Möglichkeiten hinsichtlich Co-Marketing Vereinbarungen (unterschiedliche Marken) sowie einer
nationalen Differenzierung (z.B. zur Erschwerung von Parallelimporten: unterschiedliche Packungsgrössen, Darreichungsformen, Wirkstärken).
Die Möglichkeit zur wissenschaftlichen Diskussion über das Arzneimittel mit den Zulassungsbehörden
wird durch beide Verfahren im Vergleich zum bisherigen Status allerdings eingeschränkt. Dadurch
könnten sich Nachteile bei der Vermarktung ergeben, da sich weniger Meinungsbildner in den
einzelnen Nationen mit dem Stoff auseinandergesetzt haben und einen Einsatz aus
wissenschaftlicher Überzeugung und eigener Erfahrung vor ihren Kollegen vertreten können. Dies
muss im Zuge der Marketingstrategie beachtet und durch Massnahmen vor und nach der Zulassung
kompensiert werden.
Während in der Bundesrepublik Deutschland für neue Wirkstoffe die Verschreibungspflicht für eine
Mindestdauer von 5 Jahren die Regel ist, sieht die EU die Rezeptfreiheit als die Regel an. Allerdings
sieht auch die EU-Vorschrift in ihren Kriterien über die Rezeptpflicht u.a. vor., dass „[...] Stoffe, deren
Wirkung und/oder Nebenwirkung unbedingt noch genauer erforscht werden müssen [...]“ der
296
Rezeptpflicht unterliegen.627 Dies dürfte in der Regel bei allen innovativen Arzneimitteln der Fall sein,
da mit ihnen keine praktischen Erfahrungen bestehen, die zu einer hinreichenden Beurteilung
herangezogen werden könnten.
1.3 Patentschutz, Generika und Festbeträge
Arzneimittelinnovationen sind wie andere Erfindungen vor Nachahmern zu schützen. Beim Patent
wird in vielen Staaten zwischen dem Stoff- und dem Verfahrensschutz unterschieden. Im Kontext von
Patenten bei Arzneimitteln bezieht man sich meistens auf den Stoffschutz, der sich zunächst nur auf
das Molekül als solches erstreckt. In bestimmten Fällen ist zur industriellen Herstellung allerdings
auch ein spezielles, ebenfalls innovatives Verfahren notwendig, das gleichfalls geschützt werden
kann. Das Patent gibt dem Inhaber das alleinige Recht zu Herstellung, Vertrieb oder Gebrauch der
Innovation; Dritte sind in Bezug hierauf von der Zustimmung des Patentinhabers abhängig. Erst nach
Ablauf des Patentes ist der Markt für Generika offen.
• Patentlaufzeiten: Deutschland und Europa / International
Das europäische Patent (unabhängig ob Stoff- oder Verfahrenspatent) verleiht seinem Inhaber
Patentschutz für 20 Jahre.628 Durch die Trennung von Stoff- und Verfahrenspatent kann es vorkommen, dass trotz Ablauf des Stoffpatentes weiter Schutz durch ein (später angemeldetes) Verfahrenspatent besteht. Für diesen Fall besteht de facto eine längere Monopolstellung am Markt vorausgesetzt es gibt keine anderen rentablen Herstellungsverfahren. Die Fähigkeit zur und
Erfahrung in der Synthese eines hochwertigen, pharmazeutisch reinen Wirkstoffes ist bei vielen
Präparaten nicht zu unterschätzen; dies trifft in besonderem Masse für Impfstoffe zu. Besondere
Herstellungsverfahren stellen daher nach Ablauf des Patentschutzes auch heute noch häufig Eintrittsbarrieren dar. Denkbar ist auch, dass Stoff- und Verfahrenspatent unterschiedlichen Anmeldern
gehören. Um ein solches Produkt zur Marktreife zu bringen, sind der Kauf eines Patentes (Stoff oder
Verfahren), Lizenzverträge, aber auch die Bildung von Joint-Venture Gesellschaften übliche
Verfahrensweisen.
Mit Erteilung eines europäischen Patents erhält der Anmelder in allen von ihm gewählten
Vertragsstaaten die gleichen Rechte wie sie ihm durch das entsprechende nationale Patent
zugesprochen würden: es ist damit ein „Bündel nationaler Patente“.629 Ein „Übereinkommen für
627
628
629
Vgl. §§48f. AMG in: Pharma Kodex [Arzneimittelgesetz, 1998], S. 108ff. sowie hinsichtlich der EU-Bestimmungen
Zimmermann, Brigitte et al. [Arzneimittel, 1998], S. 15ff mit Bezug auf die EU-Richtlinie 92/26/EWG vom 31.3.1992.
Vgl. Zimmermann, Brigitte et al. [Arzneimittel, 1998], S. 30f.
Derzeit sind die 15 EU-Staaten sowie Schweiz, Monaco, Liechtenstein und Zypern Mitglieder des Europäischen
Patentabkommens von 1973. Mit dem Abkommen 1973 assoziiert sind die Staaten Lettland, Slowenien, Litauen,
Albanien, Rumänien und Mazedonien. Vgl. Zimmermann, Brigitte et al. [Arzneimittel, 1998], S. 30.
297
Gemeinschaftspatente“ der Europäischen Union existiert bereits, allerdings ist unklar, wann es in Kraft
tritt. Das bisherige einheitliche Patenterteilungsverfahren wird mit Inkraftreten des Übereinkommens
durch ein einheitliches Patent (mit einheitlichen Regeln über Schutz und Erlöschung) ergänzt.
Der Patentschutz entfaltet mit dem Tage der Veröffentlichung der Patenterteilung seine Wirkung;
gleichzeitig beginnt die 20-jährige Patentlaufzeit. Diese Patentlaufzeit kann für Arzneimittel seit 1993
durch ein zusätzliches Schutzzertifikat (Supplementary Protection Certificate, SPC) um maximal 5
Jahre verlängert werden.630 Aus ihm resultieren die gleichen Rechte wie aus dem nationalen
Grundpatent; dies kann sowohl national als auch auf Basis eines europäischen Verfahrens erteilt
worden sein. Die Dauer des SPC errechnet sich für Arzneimittel aus der Zeitspanne der Patentanmeldung und der ersten Zulassung in der EU abzüglich einer Zeit von 5 Jahren.631
• Längerer Patentschutz und andere Anreize für „Orphan Drugs“
„Orphan drugs“ ist der Begriff für Arzneimittel gegen seltene Krankheiten, gegen die eine
Arzneimittelentwicklung unter normalen Bedingungen für Pharmaunternehmen nicht rentabel ist. Von
den über 30.000 bekannten Krankheiten trifft dies für etwa 5.000 zu.632 Um die Entwicklung von
Medikamenten auch gegen diese Krankheiten zu fördern, wurden in den USA und in Japan
zusätzliche Anreizsysteme geschaffen. Damit konnten in den USA seit Inkrafttreten des „orphan drug
act“ 1983 immerhin 170 orphan drugs zugelassen werden. Den Unternehmen kommen für anerkannte
orphan drugs folgende Vergünstigungen zugute:633
•
•
•
•
•
Unterstützung bei Planung und Durchführung der Forschungsprojekte
Steuerliche Vorteile in der klinischen Forschung
Kleinere und schnellere klinische Forschungsprojekte wegen der Seltenheit der Krankheit
De facto schnellere Zulassung
weitgehende Rechte zur exklusiven Vermarktung nach der Zulassung
Gerade das Recht zur exklusiven Vermarktung bietet den stärksten Anreiz: sieben Jahre lang werden
(nach genau definierten Kriterien) keine Medikamente gegen die gleiche Krankheit zugelassen.
Ausgenommen davon sind klinisch überlegene Präparate, d.h. solche mit einer besseren Wirksamund Verträglichkeit. Diese Regelung geht weit über den üblichen Patentschutz hinaus, da Folge-
630
631
632
633
Die entsprechende Regelung der EU vom Januar 1993 wurde bereits im April 1993 in Deutschland umgesetzt.
Ähnliche Regelungen existieren in den USA bereits seit 1984, in Japan seit 1988. Vgl. Zimmermann, Brigitte et al.
[Arzneimittel, 1998], S. 32.
Zu den ersten Fällen, in denen um die Dauer der SPC gestritten wird, vgl. o.V. [Confusion, 1998].
Vgl. BCG [Innovationskraft, 1998], S. 114ff.
Vgl. U.S. Congress, Office of Technology Assessment [Costs, Risks and Rewards, 1993], S.226ff. Zu den
Steuervergünstigungen insbesondere S. 190ff. Ebenso: Hintergrundbeitrag des VfA im WWW:
http://www.vfa.de/extern/hintergrund/hi9802-3html
298
präparate nicht nur Wirksamkeit, sondern sogar die klinische Überlegenheit über das bereits
vorhandene Präparat beweisen müssen.
In Europa existiert ein Entwurf der Europäischen Kommission zu „Orphan Medicinal Products“, der
sich an den US-Regelungen orientiert. Er sieht einen Erlass der Zulassungsgebühren sowie ein
exklusives Vermarktungsrecht über 10 Jahre vor. Letzteres soll allerdings nach fünf Jahren überprüft
werden. Darüber hinaus wird die europäische Zulassungsbehörde EMEA zur Unterstützung bei der
Planung und Durchführung klinischer Studien verpflichtet. Förderungsvoraussetzung ist die
Entwicklung von Präparaten gegen Krankheiten, die bei höchstens 5 von 10.000 EU-Bürgern
vorkommen. Der Vorschlag der EU-Kommission bleibt damit etwas hinter den US-amerikanischen
Regelungen zurück.634 Nicht nur unter ethischen Gesichtspunkten ist diese Initiative zu befürworten.
Auch für die zukünftige Wettbewerbsfähigkeit der europäischen Arzneimittelindustrie werden damit
wichtige Voraussetzungen gesichert.
• Patentschutz und Pricing: Festbeträge für geschützte Produkte?
Die Einführung eines Referenzpreissystems (sog. „Festbeträge“) durch das Gesundheitsreformgesetz
(GRG) von 1989 stellte zunächst auch Hersteller und Vertreiber patentgeschützter Arzneimittel vor
eine neue Situation. Erstmals wurde in die ansonsten freie Preisbildung eingegriffen, indem eine
Erstattungshöchstgrenze für bestimmte Präparategruppen festgelegt werden konnte. Die Differenz
zwischen Festbetrag und Apothekenverkaufspreis muss vom Patienten getragen werden. De facto
wurde mit dieser Massnahme aufgrund der Preisspannenverordnung eine Preisregulierung auch auf
Ebene des Herstellerabgabepreises geschaffen, da von einer Bereitschaft des Patienten zur
Zuzahlung nicht auszugehen ist, wenn der Gesetzgeber Präparate als gleichwertig ansieht. Die
Festbetragsregelung betraf folgende Präparategruppen:635
• Stufe I: Arzneimittel mit denselben Wirkstoffen (Generika)
• Stufe II: Arzneimittel mit pharmakologisch-therapeutisch vergleichbaren Wirkstoffen,
insbesondere mit chemisch verwandten Stoffen
• Stufe III: Arzneimittel mit therapeutisch vergleichbarer Wirkung, insbesondere
Arzneimittelkombinationen
Per definitionem können patentgeschützte Arzneimittel nur unter Festbeträge der Stufe II und III, nicht
jedoch Stufe I, fallen. Allerdings führte die Tatsache, dass der Preis von Arzneimittelinnovationen
reguliert werden sollte, zu regem Protest seitens der innovativen Arzneimittelhersteller. Schliesslich
wurde die Nachfrageseite in Form des Bundesausschuss der Ärzte und Krankenkassen (BÄK)
634
635
Zum Vergleich: in den USA gelten Krankheiten als selten, an denen weniger als 200.000 US-Amerikaner leiden. Das
entspricht höchstens 8 Fällen auf 10.000 Amerikaner.
Vgl. §35 SGB V in: SGB V [1997], S. 161f.
299
ermächtigt zu bestimmen, für welche Gruppen von Arzneimitteln Festbeträge festgesetzt werden
dürfen und welcher Stufe sie zuzuordnen sind.636 Die betroffenen Hersteller erhalten vor dem BÄK
lediglich Gelegenheit zur Stellungnahme, ein aussergerichtliches Einspruchsverfahren ist nicht
vorgesehen.637 Die Ermittlung der Festbetragshöhe obliegt im Rahmen der gesetzlichen Vorgehensweise den Spitzenverbänden der Krankenkassen, welche dann „gemeinsam und einheitlich den [...]
Festbetrag“638 festsetzen.
Von Festbeträgen ausgenommen waren zwar von Anfang an „[...] patentgeschützte Präparate, deren
Wirkung neuartig ist [...]“639, doch liess der Begriff der Neuartigkeit Raum zu Interpretationen. Daher
wurde mit dem GSG zum 1.Januar 1993 ergänzt, dass ein Wirkstoff solange als neuartig zu gelten
habe, wie der erste Wirkstoff dieser Gruppe Patentschutz geniesst.640 Doch auch diese Regelung
wurde rechtlich als unzulässig befunden, da patentgeschützte wie patentfreie Arzneimittel in einer
Festbetragsgruppe erscheinen.641
Daher wurde zum 1.Januar 1996 schliesslich Absatz 1a eingefügt, in dem patentgeschützte Wirkstoffe
mit Zulassung nach dem 31.Dezember 1995 von der Festbetragsbildung ausgenommen werden.642
Der innovative Hersteller erhält durch diese Regelung wieder Autonomie über die Preisbildung: es
obliegt allein seinem unternehmerischen Geschick, durch Produktdifferenzierung auch gegen u.U.
bestehende Festbeträge für nicht mehr patentgeschützte Mitbewerber der gleichen Substanzklasse
einen höheren Preis durchzusetzen. Nach den ersten Ansätzen im GSG wurden mit dieser Änderung
die Anreizstrukturen im Gesundheitssystem wieder mehr in Richtung Wettbewerb als Ordnungsprinzip
verschoben.
Der Schutz des geistigen Eigentums durch das Patent bietet den forschenden
Arzneimittelunternehmen die Gewähr, ihre F&E-Investitionen finanzieren zu können. Gesundheits636
637
638
639
640
641
642
Ob der Selbstverwaltung der Ärzte und Krankenkassen dadurch zu weitgehende Befugnisse eingeräumt werden,
wird durch das Bundesverfassungsgericht geprüft. Immerhin wirken sich die Entscheidungen auch auf Leistungserbringer aus, die nicht der Selbstverwaltung angehören (z.B. Apotheker und Pharmaindustrie). Vgl. Pharma Kodex
[SGB V, 1998], 841f.
Ein Einspruch ist nach Festsetzung der Festbetragshöhe etwa 4-6 Wochen vor der Einführung möglich. Bisher
existiert jedoch keine Entscheidung eines Gerichtes über die Rücknahme von einer der etwa 500
Festbetragsgruppen. Allerdings wurde bislang auch kein Verfahren durch alle Instanzen durchgezogen.
Expertengespräch mit H. Hentschel vom 24. März 1998.
Vgl. §35 Art. 1 SGB V in: Pharma Kodex [SGB V, 1998], S. 885f.
Vgl. §35 Art. 1 SGB V in: Pharma Kodex [SGB V, 1998], S. 885f.
Vgl. §35 Art. 1 Satz 4 SGB V in: Pharma Kodex [SGB V, 1998], S. 885f.
Vgl. das ausführliche Rechtsgutachten Schwerdtfeger, Gunther [ACE-Hemmer, 1996]. Eine aktuelle Diskussion im
Zusammenhang mit den Leistungsansprüchen der Versicherten bieten die Beiträge Schwerdtfeger, Gunther
[Leistungsansprüche 1, 1998] und Schwerdtfeger, Gunther [Leistungsansprüche 2, 1998].
Vgl. §35 Abs. 1a SGV V in: Pharma Kodex [SGB V, 1998], S. 885.
300
politische Massnahmen wie Festbeträge führen zu einer Schwächung dieses Schutzes und bremsen
die Innovationsbereitschaft der Industrie und damit die Entwicklung von neuen medikamentösen
Therapiemöglichkeiten. Dies kann weder unter ethisch-medizinischen noch ökonomischen Aspekten
erwünscht sein. Der Schutz einer Innovation ist gleichzeitig die Voraussetzung für die weitere
Erforschung von kausalen Therapiemöglichkeiten.
Anhang 2: Gesundheitsreform 2000
301
Anhang 2 Gesundheitsreform 2000
Die folgenden Abschnitte fassen die wesentlichen Punkte des Kabinettsentwurfs der Bundesregierung
vom 23.6.1999 zur Gesundheitsreform 2000 in der Gesetzlichen Krankenversicherung zusammen.
Der Zusammenfassung folgt jeweils eine kurze Beurteilung des Entwurfs unter Berücksichtigung der
Position der forschenden pharmazeutischen Industrie.643
2.1 Positivliste
Ø Kabinettsentwurf
• Positivliste als Rechtsverordnung durch BMG
• Bildung eines Arzneimittelinstituts beim BMG mit 9 Sachverständigen (davon 3 der
alternativen Therapierichtungen): „Institut für die Arzneimittelverordnung in der GKV“. Die
Sachverständigen müssen ihre “Unabhängigkeit” nachweisen. Entscheidungen des Instituts
erfordern die Mehrheit von 7 Stimmen.
• Positivliste ersetzt die bisherige Negativliste:
- Hauptteil mit einem Anhang für alternative Therapierichtungen
- Gliederung nach Anwendungsgebieten und Stoffgruppen
• Kriterien zur Aufnahme bzw. zum Verbleib auf der Positivliste sind:
- zweckmässig, ausreichend und notwendig
- mehr als geringfügiger Nutzen gemessen am Ausmass des erzielbaren
therapeutischen Effekts
- therapeutische Relevanz der Erkenntnis und Erfolgswahrscheinlichkeit
- Qualität und Aussagekraft der Belege
• Arzneimittel, die diesen Anforderungen nicht oder nicht mehr entsprechen, sind aus der
Positivliste herauszunehmen.
• Zeitplan: Vorlage der Vorschlagsliste durch das Institut bis spätestens 31.3.2001; Erlass
der Positivliste per Rechtsverordnung durch Bundesminister bis 30.9.2001.
• Es sollen jeweils einheitliche Beurteilungsstandards zugrundegelegt werden. Bei den
alternativen Therapierichtungen muss den Besonderheiten Rechnung getragen werden.
• Es können Anwendungsgebiete ausgenommen oder die Erstattungsfähigkeit an bestimmte
medizinische Bedingungen geknüpft werden.
• Neue Produkte: Entscheidung innerhalb von 3 Monaten nach Veröffentlichung der
Zulassung; ist dies nicht der Fall, ist das Produkt auf der Positivliste.
• Klagen gegen die Positivliste haben keine aufschiebende Wirkung.
• Die Verbände der Pharma-Industrie sind anhörungsberechtigt.
643
Vgl. hierzu auch ausführlich Kaesbach, Wolfgang [Positivliste, 1999] sowie VfA [Gesetzentwurf, 1999].
302
Ø Beurteilung
Die Experten sollten wie bei der Zulassung je nach ihrer Expertise Entscheidungen treffen: Vertreter
der alternativen Therapierichtungen entscheiden für den Anhang, Schulmediziner für den Hauptteil
der Positivliste.
Neue Produkte sind auf der Basis der europäischen Zulassung in die Positivliste aufzunehmen
(Zeitpunkt und Kenntnisstand). Die Kriterien müssen in Übereinstimmung mit der EG-Transparenzrichtlinie festgelegt werden: “Transparenz, Objektivierbarkeit und Verlässlichkeit”
2.2 Arzneimittelbudget
Ø Kabinettsentwurf
• Gemeinsames Budget für Arznei- und Heilmittel je KV-Region
• Es ist ein Referenzwert zu ermitteln: Grundlage zur Berechnung sind pro-Kopf-Ausgaben
standardisiert nach Alter und Geschlecht.
• Der Mittelwert aus den drei niedrigsten KVen wird von den KKn berechnet und im
Bundesanzeiger bekannt gegeben („Benchmark“).
• Übersteigt eine KV diesen Referenzwert, so muss von Wirtschaftlichkeitsreserven
ausgegangen werden.
• Anpassungskriterien bleiben wie bisher: Alter, Geschlecht, Preise, Leistungskatalog,
Wirtschaftlichkeitsreserven und Innovationen.
• Über- bzw. Unterschreitungen werden an ein Bonus-/Malussystem gekoppelt (Rückzahlung
der Ärzte an Krankenkassen bis maximal 5 % über Budget)
Ø Beurteilung
Mit dem Referenzwert werden Regionen mit hoher Morbidität benachteiligt; in einem Referenzwert
sind daher Daten zur Morbidität zu berücksichtigen. Der Referenzwert für einen Sektor allein verzerrt
die Wirtschaftlichkeit. Für die anderen Sektoren müssen vergleichbare Referenzwerte gebildet und zu
einander in Beziehung gesetzt werden. Mit dem Referenzwert wird ausserdem am “Billigsten” Mass
genommen. Dies vernachlässigt die Qualität in der Versorgung.
Das sektorale Budget steht im Widerspruch zum globalen Budget. Ein kollektiver Malus ist
verfassungswidrig.
2.3 Weitere Bestandteile des Kabinettsentwurfs
Ø Globalbudget
• Das Budget errechnet sich aus dem Vorjahresbudget plus Grundlohnsummenentwicklung.
• Die Vereinbarungen über die Budgetverteilung auf Leistungsbereiche werden auf Landesebene getroffen. Verschiebungen zwischen Leistungsbereichen können vorgenommen
werden, wenn das Gesamtbudget erhalten bleibt.
• Das Globalbudget soll schon in 2000 wirksam werden. Die erforderlichen Kennzahlen wird
das BMG mit Veröffentlichung dieses Gesetzes bekannt geben.
Ø Richtgrössen und Wirtschaftlichkeitsprüfungen
• Auffälligkeits- und Stichprobenprüfungen bleiben erhalten. Stichproben sollen aber
mindestens 2 % der Ärzte je Quartal enthalten.
• Geprüft wird immer ein Zeitraum von einem Jahr.
• Die Prüfungen umfassen auch die Häufigkeit von Überweisungen, Krankenhauseinweisungen, Arbeitsunfähigkeit und andere veranlasste Leistungen.
• Als Grenzen der Richtgrössenüberschreitung bleiben 15 % mit nachfolgender Prüfung und
25 % mit Honorarregress erhalten. Ausnahmen sind zu machen, wenn die Überschreitungen durch Praxisbesonderheiten begründet sind.
Ø Hausärzte in der Regelversorgung
• Allgemeinärzte / Ärzte o. Gebietsbezeichnung / hausärztlich tätige Internisten / Kinderärzte
• Hausärzte dürfen Daten ihrer Patienten bei allen Leistungsanbietern erfragen.
• Pflichten aller Leistungserbringer: Patient muss nach seinem Hausarzt gefragt werden;
dem Hausarzt sind alle Daten zu übermitteln.
• Einverständnis des Patienten zur Übermittlung der Daten.
• Es wird ein eigener Honorartopf für Hausärzte gebildet.
• Im EBM müssen spezifische hausärztliche Leistungen festgelegt werden, die je Patient nur
von einem Arzt pro Quartal abgerechnet werden können.
• Einzelheiten zur Wahl des Hausarztes, zu Anforderungen an die Pflichten der Hausärzte
und Verfahrensweisen sind zwischen GKV und KVen festzulegen.
Ø Hausarztbonus
• KKn können als Modellvertrag ein freiwilliges Hausarztmodell für Versicherte anbieten.
• Versicherte können einen Bonus bekommen, wenn sie nur auf Überweisung durch einen
Hausarzt einen Facharzt aufsuchen. Der Bonus muss den Einsparungen entsprechen.
• Voraussetzungen dafür werden von der KK in der Satzung bestimmt.
303
304
Ø Modellvorhaben / Strukturverträge
• Streichung der Strukturverträge aufgrund Einführung der „integrierten Versorgung“.
• Verträge über Modellvorhaben können weiterhin mit allen Leistungsanbietern geschlossen
werden.
Ø Integrierte Versorgungsformen
• Rahmenvereinbarung zwischen GKV und KVen
• Vertrag von einzelner KK oder Verband mit einzelnen Leistungsanbietern bzw. Gruppen.
Alle anderen KKn haben Beitrittsrecht spätestens nach 2 Jahren.
• Wenn Vertragsärzte eingebunden sind, hat die KV Einspruchsrecht (Schiedsamtslösung).
• Wahlrecht der Versicherten ist in der KK-Satzung festzulegen.
• Verpflichtung auf qualitätsgesicherte, zweckmässige und wirtschaftliche Versorgung
• Das Budget ist aus dem Globalbudget herauszurechnen.
• Mit dem Budget sind alle Leistungen zu finanzieren, d.h. auch jene, die ausserhalb des
Vertragssystems in Anspruch genommen werden.
Ø Verzahnung ambulant / stationär
• Katalog von ambulanten Operationen, die nur ambulant (auch durch Krankenhäuser)
durchgeführt werden dürfen; einheitlicher Vergütungssatz je Operation.
• Ermächtigung von Krankenhäusern für hochspezialisierte Leistungen nach Überweisung
durch einen Vertragsarzt. Ein Katalog ist zu vereinbaren zwischen GKV und KVen.
• Die Modalitäten bzw. Fristen für prä- und poststationäre Versorgung können auf Landesebene vereinbart werden.
• Ambulante Rehabilitationsmassnahmen durch Kliniken und andere Einrichtungen.
Ø Krankenhäuser
• Umstellung der Vergütung möglichst vollständig auf Fallpauschalen (Wirkung ab 2003).
• Stufenweise bis 2008 werden die Investitionskosten von den KKn übernommen.
Ø Kassenärztliche Vereinigungen und Bundesvereinigung
• Umstrukturierung nach dem Muster der Krankenkassen mit Wirkung ab 2001.
• Von den KV-Ärzten wird ein Verwaltungsrat mit bis zu 30 Mitgliedern gewählt. Die Zahl
kann in KVen mit mehr als 5000 Ärzten auf 40 und in KVen mit mehr als 10.000 Ärzten auf
50 Mitglieder erhöht werden.
• Die erste Wahl muss bis zum 30.9.2000 stattfinden.
• Aufgabe des Verwaltungsrats ist die Überwachung des Vorstands.
• Der Verwaltungsrat wählt den hauptamtlichen Vorstand mit 3 Mitgliedern (max. 5
Mitglieder), der für die Verwaltung der KV zuständig ist.
• Kassenärztliche Bundesvereinigung: Es werden zu den KVen analoge Strukturen gebildet.
• Der Verwaltungsrat der KBV hat bis zu 60 Mitglieder. Sie werden bis zum 30.11.2000 in
den KVen gewählt.
• Wahl des Vorstands mit 3 (max. 5) Mitgliedern durch den Verwaltungsrat bis 31.3.2001.
Ø Qualitätssicherung
• Ärzte, Krankenhäuser und Reha-Einrichtungen müssen ein Qualitätsmanagement
einführen, das u.a. die Anwendung von Leitlinien fördert. Sie müssen sich an einrichtungsübergreifenden Massnahmen, welche die Ergebnisqualität verbessern, beteiligen.
• Sie werden verpflichtet, anerkannte Leitlinien in Diagnostik und Therapie anzuwenden. Die
Anerkennung wird von der Clearingstelle bei der Bundesärztekammer vergeben.
Ø Gesundheitsförderung / Prävention / Selbsthilfe
• KKn dürfen über Gesundheitsförderung informieren, diese aber nicht finanzieren.
• Festlegung eines Kataloges von Leistungen zur primären Prävention nach Prüfung der
Wirksamkeit und des Bedarfs; Finanzierung bis max. DM 5 pro Versichertem u. Jahr.
• Förderung von Selbsthilfegruppen gem. einem Katalog förderungswürdiger Krankheiten.
Finanzierung bis max. DM 1 pro Versichertem und Jahr.
305
Anhang 3: Kontingenzfaktoren der Untersuchungseinheiten
307
Anhang 3 Kontingenzfaktoren der Untersuchungseinheiten
Die in diesem Anhang angeführten Tabellen geben weitere Informationen zur Konzentration der
soziodemographischen Daten in den Untersuchungseinheiten. Sie ergänzen die in Abschnitt 4.2.2,
Abbildung 4-9 Konzentrationskoeffizienten dieser Kontingenzfaktoren.
3.1 Kontingenzfaktoren auf Ebene der Märkte
MINIMUM
IMS-Kreise
AD-Gebiete
ndgl. Ärzte
ndgl. Praktiker
ndgl. Fachärzte
ndgl. Internisten
ndgl. Urologen
ndgl. Orthopäden
ndgl. Pulmologen
ndgl. Pädiater
ndgl. Gynäkologen
ndgl. Ophthalmologen
ndgl. HNO_Ärzte
ndgl. Neurologen
ndgl. Dermatologen
ndgl. Chirurgen
EW gesamt
EW weiblich
EW männlich
EW pro Praktiker
EW pro Facharzt
EW pro Apotheke
Krankenhäuser
KKH Betten
RPM_Umsatz_1996 (DM 000)
2. kleinster Durchschnitt
Wert
93
95
132
8
8
8
Median
2. grösster MAXIMUM
Wert
129
173
182
8
8
9
5.388
2.026
3.067
647
114
195
13
304
5.552
2.161
3.072
787
131
236
15
311
7.288
3.146
4.142
1108
168
336
28
336
6.753
2.900
3.950
990
160
326
25
418
10.589
4.676
5.913
1.674
221
497
43
565
11.557
5.337
6.220
1.751
239
593
62
588
483
276
201
196
178
154
521
295
205
199
182
191
667
380
277
276
239
238
647
367
262
268
233
242
931
521
351
407
329
298
1.003
565
418
438
350
325
4.917.584
2.528.647
2.384.852
1.479
1.095
4.945.849
2.560.997
2.388.937
1.717
1.268
5.844.107
2.999.477
2.844.630
1.916
1.437
5.404.218
2.772.426
2.629.750
1.866
1.487
7.893.247
4.037.233
3.856.014
2.427
1.633
8.091.454
4.139.754
3.951.700
2.549
1.643
907
4.015
1.156
4.076
1.523
4.873
1.410
4.598
2.265
6.345
2.298
6.485
87
30.512
93
31.054
134
38.546
120
37.890
192
49.367
232
51.526
1.525.651
1.530.059
1.757.167
1.677.073
2.244.655
2.320.328
Abbildung A-11: Kontingenzfaktoren auf der Aggregationsebene „Regionalmarkt“
308
3.2 Kontingenzfaktoren auf Ebene der Gebiete
MINIMUM
IMS-Kreise
ndgl. Ärzte
ndgl. Praktiker
ndgl. Fachärzte
ndgl. Internisten
ndgl. Urologen
ndgl. Orthopäden
ndgl. Pulmologen
ndgl. Pädiater
Wert
7
8
16
Median
2. grösster
Wert
16
31
MAXIMUM
38
457
189
260
60
8
14
0
22
481
194
262
60
9
14
0
25
903
390
513
137
21
42
3
53
892
366
490
124
20
40
3
50
1.803
737
1.109
318
35
103
14
106
2.008
808
1.271
396
45
117
16
107
41
21
16
14
13
12
45
24
17
14
14
15
83
47
34
34
30
30
78
46
33
33
28
29
177
89
69
79
63
49
218
106
88
91
77
59
1.297
799
439.952
228.174
211.778
1.319
880
455.958
236.970
218.988
1.933
1.490
724.049
371.617
352.432
1.858
1.495
704.520
358.736
343.579
2.745
2.091
1.059.530
542.477
517.053
2.765
2.116
1.159.056
590.182
568.874
EW pro Apotheke
97
3.585
100
3.598
189
4.892
191
4.653
311
8.020
333
8.165
Krankenhäuser
KKH Betten
5
2.060
7
2.623
17
4.776
15
4.627
35
8.249
38
9.037
147.803
150.533
217.702
214.579
305.449
320.467
ndgl. Gynäkologen
ndgl. HNO_Ärzte
ndgl. Neurologen
ndgl. Dermatologen
ndgl. Chirurgen
EW gesamt
EW weiblich
EW männlich
EW pro Praktiker
EW pro Facharzt
Abbildung A-12: Kontingenzfaktoren auf der Aggregationsebene „AD-Gebiet“
309
3.3 Kontingenzfaktoren auf Ebene der IMS-Mikro-Kreise
MINIMUM
Wert
8
55
3
24
1
31
0
8
0
1
0
3
0
3
0
0
Median
ndgl. Ärzte
ndgl. Praktiker
ndgl. Fachärzte
ndgl. Internisten
ndgl. Urologen
ndgl. Orthopäden
ndgl. Pulmologen
ndgl. Pädiater
7
1
0
0
0
0
0
0
ndgl. Gynäkologen
ndgl. HNO_Ärzte
ndgl. Neurologen
ndgl. Dermatologen
ndgl. Chirurgen
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
5
3
2
2
2
2
4
2
2
2
1
1
27
18
14
16
13
12
29
21
15
16
13
13
EW gesamt
EW weiblich
EW männlich
EW pro Praktiker
EW pro Facharzt
381
217
8.210
4.403
3.783
485
302
8.296
4.427
3.893
1.976
2.028
44.346
22.760
21.585
1.833
1.444
40.656
20.951
19.640
8.296
46.773
134.546
69.224
64.964
8.577
52.710
134.666
70.009
65.442
EW pro Apotheke
3
1.192
3
1.245
12
3.920
10
3.717
36
12.384
43
14.280
Krankenhäuser
KKH Betten
51
22
27
7
1
2
3
0
2. grösster
MAXIMUM
Wert
189
196
77
83
144
161
42
45
9
9
15
17
15
15
4
4
0
0
0
0
1
292
1
197
6
2.706
7
2.840
2.613
2.708
13.334
12.316
44.415
44.715
Abbildung A-13: Kontingenzfaktoren auf der Aggregationsebene „IMS-Mikro-Kreis“
Anhang 4: Gütekriterien empirischer Untersuchungen
311
Anhang 4 Gütekriterien empirischer Untersuchungen
Der Forschungsprozess hat verschiedenen Anforderungen zu genügen, um seinem wissenschaftlichen Anspruch gerecht zu werden. Zur Beurteilung empirischer Untersuchungen (und Indikatoren)
werden häufig sechs Kriterien angeführt, die stark auf die Daten fokussiert sind. Von diesen Kriterien
wird auch das in der vorliegenden Untersuchung gewählte Forschungsvorgehen geleitet:644
Ø Die (1) logische resp. empirische Gültigkeit der operationalen Anweisungen stellt sicher, dass in
Messungen auch die Dinge erfasst werden, die erfasst werden sollen.645 Dies betrifft sowohl die
Messung der Indikatoren, als auch den logischen Zusammenhang der zu messenden Indikatoren.
Ø Das Kriterium der (2) Zuverlässigkeit in Präzision und Objektivität der operationalen Anweisungen
bezeichnet die Unabhängigkeit der Messung und Beobachtung der Indikatoren vom Beobachter;
damit wird gewährleistet, dass sich subjektive Werturteile des Beobachters nicht in der Messung
niederschlagen.
Ø Mit (3) der Repräsentativität der Auswahl und dem Umfang der Gesamtheit wird auch ein Teil der
Qualität der Datenbasis gesichert. Da diese Untersuchung mit einer Vollerhebung arbeitet, stellt sich
die Frage nach der Repräsentativität der Daten nicht.
Ø Auch die (4) Übereinstimmung zwischen Trend der Daten und dem durch die These vorausgesagten Trend stellt ein Kriterium dar, das im Rahmen des hier gewählten, stark explorativen Vorgehens weniger strikt zu handhaben ist, da es nicht eine einzelne leitende These gibt, sondern eher
ein System von leitenden Annahmen (s.u.). In der späteren Umsetzung in einem Performance
Measurement-System wird dieses Kriterium allerdings regelmässig getestet werden, wenn die
Konsistenz der aktuellen Analyseergebnisse gegenüber denen des Vormonats mit einer Ergänzung
der Daten überprüft wird. Der Prognosehorizont umfasst – bedingt durch das Untersuchungsdesign –
die kurze bis mittlere Frist.
Ø Durch die (5) Kontrolle alternativer Hypothesen ist angestrebt, auch andere Erklärungsmodelle zu
testen. Durch den Test von zwei Datensets sowie die Variation der Modellspezifikation wird dieser
Anforderung implizit entsprochen, da in der vorliegenden Auswertung keine einzelnen Hypothesen getestet werden. Dieser Anforderung an wissenschaftliche Forschungen wird die Untersuchung daher im
wesentlichen durch das iterative Vorgehen bei der Spezifikation der Marktreaktionsfunktionen gerecht.
Ø Das (6) Mass, in dem die überprüfte These ein wesentlicher Teil der bereits bestehenden Theorie
ist, stellt für die vorliegende Untersuchung als anwendungsorientierte Forschung kein entscheidendes
Gütekriterium dar: anders als die Grundlagenforschung versucht sie nicht, allgemeingültiges Wissen
644
645
Die Kriterien gehen zurück auf Zetterberg (1973), zitiert in Kromrey, Helmut [Sozialforschung, 1994], S. 117.
Vgl. ausführlich Kromrey, Helmut [Sozialforschung, 1994], S. 130ff.
312
in bestehenden Theorien zu positionieren. An die Stelle dieses Kriteriums treten andere Anforderungen wie bspw. die zeitgerechte Bereitstellung von entscheidungsrelevanten Informationen.646
In Übereinstimmung mit Kromrey werden die ersten drei Kriterien auch in dieser Arbeit als Gütekriterien der gesamten empirischen Untersuchung herangezogen, während sich die vierte Anforderung spezifisch auf Anwendung und Ergebnis des statistischen Modells bezieht. Neben diesen
Anforderungen an das allgemeine Vorgehen sind auch die Daten und ihre Erhebung eingehend nach
wissenschaftlichen Kriterien zu prüfen.647
• Phasen des Forschungsprozesses
Der Forschungsprozess anwendungsorientierter Forschung kann in die Arbeitsschritte „Auswahl und
Begründung der Indikatoren“, „Entwicklung der Erhebungsinstrumente“, „Sammlung und Auswertung
der Daten“ sowie abschliessend die „Interpretation“ gegliedert werden.648 Während die vorhergehenden Kapitel die inhaltliche Basis für die Auswahl und Begründung der Indikatoren (= Erfolgstreiber und Ergebniskennzahlen) legten, widmet sich dieses Kapitel vor allem dem Vorgehen in den
beiden weiteren Arbeitsschritten.649
Prozessual lehnt sich der empirische Teil der Forschungsarbeit an diese Gliederung an und folgt dem
in Abbildung A-14 gezeigten, leicht modifizierten Vorgehen. Der Erhebung definierter, zur Verfügung
stehender Sekundärdaten folgt die Vorbereitung dieser Daten für die statistische Auswertung.
Aufgrund der Arbeit mit Sekundärdaten wurde der Arbeitsschritt „Entwicklung der Erhebungsinstrumente“ durch eine Analyse und Bewertung der Erhebungsmethodik der Primärdaten ersetzt.650
Auf Basis der aufbereiteten Zeitreihen wird mit Hilfe der „Pooled Time Series Regression“ im Analyseschritt ein System von Marktreaktionsfunktionen erstellt und auf Validität und Reliabilität geprüft. Das
Ergebnis der Analyse wird mit Hilfe eines Performance-Cockpits zur kurzfristigen Steuerung und
dezentralen Entscheidungsfindung visualisiert. Die Interpretation der Ergebnisse soll durch den Bezug
der Darstellung auf das Erhebungs- bzw. Untersuchungsobjekt erleichtert werden.
646
647
648
649
650
Vgl. zu diesen speziellen, anwendungsorientierten Anforderung auch Abschnitt 3.3.2.3.
Die Prüfung der Validität der Primär- und Sekundärerhebungen wurde bereits am Anfang des Kapitels durchgeführt.
Vgl. hierzu Abschnitt 4.2.5.
Vgl. Kromrey, Helmut [Sozialforschung, 1994], S. 133f.
Das folgende Kapitel schliesst den Forschungsprozess ab, indem die Daten innerhalb der Fallstudien ausgewertet
und in den Rahmen des Performance-Cockpits integriert werden.
Vgl. Abschnitt 4.1 zur Sicherstellung von Validität und Erfüllung der Gütekriterien der Daten. Zu den Vor- und
Nachteilen von Sekundäranalysen vgl. auch Kromrey, Helmut [Sozialforschung, 1994], S. 429f. Hervorgehoben wird
insbesondere die Notwendigkeit der Beurteilung des vorliegenden Datenmaterials.
313
Das gewählte Forschungsvorgehen orientiert sich massgeblich an der Zielsetzung, ein Instrument zur
kontinuierlichen Entscheidungsunterstützung und Evaluation der Marketing- und Vertriebsaktivitäten
zu entwickeln. Die Auswahl der Marketingmassnahmen als (erklärende) Inputvariablen wird gestützt
durch qualitative Marktforschungsstudien, die auf einer Befragung von Ärzten nach der Wirksamkeit
von Marketingmassnahmen aufbauen. Die Auswahl der Zielvariablen (bspw. Marktanteil, Umsatz,
Absatz) erfolgt entsprechend den spezifischen Marktgegebenheiten bzw. der Lebenszyklusphase des
untersuchten Produktes.
Erhebung &
Aufbereitung
Basistabellen der
endogenen und
exogenen Variablen:
Datenmodell
* Zeilen:
1.845 IMS-Gebiete &
Aggregationen
* Spalten:
Entwicklung der
Variable
* Tabellen:
Analyse
Reporting
Performance Cockpit
Auswertung der
Korrelationen:
„ Pooled Times
Series Regression“
* gesamt-strukturell:
Visualisierung im Cockpit:
1.845 Mikro-Bricks
113 Gebiete
14 Märkte
Änderung der Aggregationsebene bzgl. Produkt, Gebiet
als drill-up / drill-down
* teil-strukturell:
Micro-Bricks eines Gebiets / Marktes
Gebiete eines Marktes
verschiedene Variablen * differenziert nach sozio-dem. Kriterien
Abbildung A-14: Phasen des Forschungsprozesses
Anhang 5: Das Auswertungsverfahren der „Pooled Time Series Regression“
315
Anhang 5 Das Auswertungsverfahren der „Pooled Time Series Regression“
Für die Auswertung der vorliegenden Querschnitt-Längsschnittdaten wurde das Verfahren der
„Pooled Time Series Regression“ gewählt. Dieses Verfahren ermöglicht die Auswertung von Korrelationen zwischen Zeitreihen mit Hilfe von (einfachen oder multiplen) linearen Regressionen unter
gleichzeitiger Berücksichtigung und Einbezug eines Querschnitts von Zeitreihen.651
Bevor das Verfahren der Pooled Regression im einzelnen diskutiert wird, konzentriert sich der erste
Abschnitt dieses Anhangs auf allgemeine Charakteristika der Regressionsanalyse. Anschliessend
werden Besonderheiten der Pooled Time Series Regression erörtert.
5.1 Lineare Regressionsanalyse
Die Regressionsanalyse ist ein strukturprüfendes Verfahren zur Analyse von Beziehungen zwischen
einer abhängigen und einer oder mehrerer unabhängiger Variablen. Aufgrund ihrer Flexibilität und
einfachen Einsetzbarkeit ist sie eines der am häufigsten eingesetzten statistischen Analyseverfahren.652 Ihr Einsatzgebiet liegt vor allem in:
• dem Erkennen von Zusammenhängen,
• der Erklärung von Zusammenhängen,
• der Prognose der abhängigen Variablen.
Ergebnis der Regressionsanalyse ist die Schätzung von Korrelationskoeffizienten (auch: Regressionskoeffizienten), die Auskunft über den Zusammenhang zwischen Regressand und Regressor sowie
seine Richtung und sein Ausmass geben (Je-Desto-Beziehungen): ein Regressionskoeffizient von „5“
besagt beispielsweise, dass eine zusätzliche Einheit der erklärenden Variablen (des Regressors) fünf
zusätzliche Einheiten der erklärten Variablen (des Regressanden) erzeugt.
Die Einteilung der Variablen in Regressand und Regressoren sowie die Auswahl der Regressoren hat
vorab auf Basis eines sachlogischen Zusammenhanges zu erfolgen. Eine sinnvolle Spezifikation des
Regressionsmodells erfordert mehr als nur ein statistisches Verständnis des Verfahrens; vielmehr ist
auch ein Verständnis der zu modellierenden Marktzusammenhänge erforderlich.653 Dieses Vorverständnis erleichtert über die Modellbildung hinaus auch Interpretation und Plausibilitätsprüfung der
geschätzten Koeffizienten.
651
652
653
Die dem Auswertungsverfahren zugrundeliegende Datenstruktur wird in der Literatur auch unter dem Titel „time
series cross section data“, das Verfahren selbst als „pooled regression“ diskutiert. Vgl. Greene, William H.
[Econometric, 1997], S. 651ff.
Im Rahmen dieser Arbeit wurde dieses Vorverständnis in den vorangegangenen Kapiteln geschaffen. Zur Bedeutung
des Wissens über die Geschäftszusammenhänge vgl. übereinstimmend Bukhari, Imaan [Marktreaktionsfunktionen,
1998], S. 297f. und Backhaus, K.; Erichson, B.; Plinke, W.; Weiber, R. [Analysemethoden, 1993], S. 9f.
316
Die Linearitätsprämisse der linearen Regressionsanalyse besagt, dass Regressand und Regressor
sich nur in konstanten Relationen verändern. Neben der im folgenden behandelten und angewandten
linearen Regressionsanalyse können prinzipiell auch Modelle nichtlinearer Relationen gebildet
werden.654
• Einfache und Multiple Lineare Regression
Das Modell der multiplen linearen Regressionsgleichung ist ein um zusätzliche unabhängige
Variablen (Regressoren) und ihre Regressionskoeffizienten erweitertes Modell der einfachen linearen
Regression. Im Unterschied zu dieser umfasst die multiple lineare Regression neben der Konstanten
zwei oder mehr Regressoren und entsprechend viele Regressionskoeffizienten (vgl. Abbildung A-15).
Dies erfordert in der mathematischen Formulierung den Index k, der bei der einfachen linearen
Regression den Wert „1“ behält und daher entfällt (vgl. Abbildung A-15).655
y i = β 0 + β1x i 1 + β 2 x i 2 + ... + β k x ik + ε i
⇔ y = β 0 + β K x iK + ε
y:
xk:
i:
ß0:
Regressand
ßk: Regressionskoeffizienten / Parameter der Funktion
Regressoren, k=1,...,K
ei: Störgrösse, Residualwert der i-ten Beobachtung
Beobachtung der Variablen für i=1,2,...,n bzw. über die Zeit anstelle von i als t=1,2,...,T
Schnittpunkt der Schätzung mit der y-Achse (Intercept); auch bezeichnet als a
Abbildung A-15: Multiple lineare Regressionsgleichung656
Die multiple Regressionsgleichung kann auch in der Matrix-Notation dargestellt werden:657
(1)
y = α + Xβ + ε
Der Vektor y? (n x 1) stellt die Werte der Regressanden aller n Beobachtungen dar; die Matrix X? (n
x K) bzw. für Zeitreihen X? (t x K) beinhaltet für alle Regressoren K die Werte aller Beobachtungen.
ß? (1 x K) bezeichnet die Schätzwerte des linearen Zusammenhangs: der Vektor beschreibt die
654
655
656
657
Nichtlineare Modelle können häufig in lineare Modelle überführt und dann mit Hilfe der linearen Regressionsanalyse
gelöst werden. Vgl. Bukhari, Imaan [Marktreaktionsfunktionen, 1998], S. 308ff. Auch Backhaus et al. verweisen auf
die Möglichkeit, nichtlineare Zusammenhänge in lineare Funktionen zu transformieren, die dann als Grundlage für
das Regressionsmodell dienen können. Vgl. Backhaus, K. et al. [Analysemethoden, 1993], S. 32f.
Die einfache lineare Regression kann also als Sonderfall der multiplen linearen Regression interpretiert werden.
Vgl. entsprechend Backhaus, K. et al. [Analysemethoden, 1993], S. 17ff. Weiterführend Kmenta, Jan [Econometrics,
1986], S. 392ff.
Kmenta, Jan [Econometrics, 1986], S. 394f.
317
geschätzten (partiellen) Regressionskoeffizienten. Schliesslich umfasst der Vektor e? (n x 1) die
Residuen der Schätzung für jede Beobachtung n.658
Die Residualgrösse ist über alle Beobachtungen zu minimieren. Aus dieser Aufgabe kann in
Verbindung mit dem in Abbildung A-15 angeführten System von Regressionsgleichungen eine Zielfunktion aufgestellt werden, die mit Hilfe eines Schätzverfahrens gelöst wird. Das bei der linearen
Regression am häufigsten angewendete Schätzverfahren ist die „Methode der kleinsten Quadrate“
(Ordinary Least Squares, OLS).659
Obwohl die Regressionsanalyse metrisch skalierte Variablen erfordert, können durch die Modellierung
von Dummy-Variablen jedoch auch binäre (zweiwertige, 0/1-Variablen) oder nominal skalierte
Variablen berücksichtigt werden, um auch bestimmte Problemstellungen der Varianz- und Diskriminanzanalyse zu behandeln.660
Trotz einer Reihe bekannter Nachteile (Annahme direkter Proportionalität zwischen Regressor und
Regressand, Schwierigkeit der Modellierung von Wirkungsinteraktionen zwischen den Regressoren)
liefert die lineare Regression oft ähnlich gute Ergebnisse wie komplexere Funktionen.661
• Voraussetzungen Linearer Regressionen (OLS-geschätzt)
Die Diskussion der Prämissen linearer Regressionen ist zu einem Teil auch eine Diskussion der
Prämissen des Schätzverfahrens, das zur Lösung der Zielfunktion eingesetzt wird.662
Eine grundlegende Voraussetzung ist, dass zwischen Regressand und Regressor keine Interdependenzen bestehen, da dann keine konsistente Schätzung vorgenommen werden kann.663
Weitere Annahmen linearer, OLS-geschätzter Regressionen bestehen in folgenden Prämissen:664
• angemessene Spezifizierung des Modells (Over- oder Underfitting)
• Normalverteilung der Residuen der Variablen in der Grundgesamtheit
• Linearität der Beziehung zwischen Regressor und Regressand
658
659
660
661
662
663
664
Die Residualgrösse wird errechnet aus der Differenz zwischen rechnerisch geschätztem und tatsächlichem Wert der
Regressanden. Sie wird als Zufallsvariable angenommen, deren Verteilung damit ebenfalls bestimmten Annahmen
unterliegt. Für diese und andere Prämissen existieren Tests, deren Anwendung in Anhang 6 erläutert wird.
Für eine Diskussion der OLS-Schätzung vgl. Bukhari, Imaan [Marktreaktionsfunktionen, 1998], S. 313ff.
Vgl. Backhaus, K.; Erichson, B.; Plinke, W.; Weiber, R. [Analysemethoden, 1993], S. 2f. sowie zur Diskriminanzanalyse S. 90ff., zur Varianzanalyse S. 56ff.
Die Prämissen der Basismethode „OLS-Schätzung“ können unter bestimmten Voraussetzungen gelockert werden.
Bukhari führt als Beispiel die zu schätzende zukünftige Absatzmenge an, die auf Basis der Höhe des Werbebudgets
ermittelt werden soll, das seinerseits aber auf Basis der Absatzmenge bestimmt wird. Vgl. Bukhari, Imaan
[Marktreaktionsfunktionen, 1998], S. 314f.
Vgl. Backhaus, K.; Erichson, B.; Plinke, W.; Weiber, R. [Analysemethoden, 1993], S. 31ff. Vgl. weiterführend
Kmenta, Jan [Econometrics, 1986], S. 607-616.
318
• Absenz von Autokorrelation der Residuen
• Homoskedastizität der Streuung der Residuen
• Absenz von vollständiger Multikollinearität der Regressoren.
Die Verletzung einer dieser Prämissen bewirkt, dass die lineare Regressionsgleichung nicht mehr
(uneingeschränkt) zur Schätzung der Parameter eingesetzt werden kann.665 Alternative Schätzverfahren, die auch im zur Auswertung benutzten Softwarepaket EViews zur Verfügung stehen, sind
bspw. die Maximum Likelihood Schätzung und die GLS-Methode (Generalized Least Squares).
5.2 Besonderheiten der „Pooled Time Series Regression“
Das vorliegende Datenmaterial ist hinsichtlich des erfassten Zeithorizonts verhältnismässig kurz und
umfasst wenige, monatliche Beobachtungszeitpunkte.666 Hingegen ist durch die Vollerhebung ein
grosser Querschnitt (Cross Sections) erfasst. Hinsichtlich dieser Eigenschaften ist die vorliegende
Datenbasis typisch für Datensätze, auf die das Verfahren der Pooled Time Series Regression
angewendet werden kann: der Umfang der Cross Sections übertrifft die Länge der Zeitreihen.667 Der
Zusammenhang zwischen Längsschnitt- und Querschnittdaten wird in Abbildung A-16 schematisch
verdeutlicht.
= a + ß1
+ ... + ßN
ß1c
ß
= a + 1b
ß1a
ßNc
+ ... + ßNb
ßNa
Abbildung A-16: Auswertungsschema der linearen Pooled Time Series Regression
Das Verfahren der Pooled Time Series Regression basiert auf einem generalisierten linearen
Regressionsmodell und erlaubt es, mit Hilfe linearer Regressionen Heterogenität zwischen den
einzelnen Cross Sections zu identifizieren. Das grundsätzliche Schätzmodell einer multiplen
Regression der Pooled Time Series Regression kann formuliert werden als:668
665
666
667
668
Vgl. Bukhari, Imaan [Marktreaktionsfunktionen, 1998], S. 315 sowie Anhang 6.
Vgl. Abschnitt 4.1.
Vgl. Vocke, Matthias [Evidence, 1999], S. 7.
Vgl. Abschnitt 4.2.4.1 zu grundsätzlichen Fragen der einfachen und multiplen linearen Regression sowie Kmenta,
Jan [Econometrics, 1986], S. 616ff.
(2)
319
y it = α i + β 1 X it ,1 + β 2 X it ,2 + β N X it ,N + ... + ε it
Die abhängige Variable wird dargestellt als yit. Der Parameter ai ist der (Cross Section-spezifische)
Effekt, der über die Zeit t als konstant angenommen wird (Schnittpunkt der Regressionsschätzung mit
der y-Achse, auch als Intercept oder Konstante C bezeichnet). Dieser kann für alle Cross Sections
gemeinsam (als „common effects“: a1=a2=ai=a) oder spezifisch für die einzelnen Cross Sections
i=1,2,...,N geschätzt werden.669 Die unabhängige, erklärenden Variablen ? it sind spezifisch für die Zeit
t und die Cross Sections i; β n ist der geschätzte Regressionskoeffizient für n=1,2,...,N Regressoren;
er kann gemeinsam für alle Cross Sections („Common“, vgl. Formel (2) und Abbildung A-16 oben)
oder Cross Section-spezifisch („Specific“, d.h. als Vektor, vgl. Abbildung A-16 unten) geschätzt
werden. Für jede Cross Section liegen Daten für die Perioden t=1,2,...,T vor.670 Insgesamt zählt die
Schätzung also n = N x T Beobachtungen. Der Störterm eit schliesslich beinhaltet die Residuen der
Regressionsgleichung. Auch dieses Schätzmodell kann in der Notation als Matrix vereinfacht dargestellt werden:671
(3)
y = α + Xβ + ε
Dem Charakter des Datensets wird am besten entsprochen, indem das Schätzverfahren „Weighted
Least Squares“ mit geschätzten Gewichtungen der Cross Sections angewendet wurde. Durch den
Einsatz dieses Schätzverfahrens ist es möglich, einzelne Prämissen der Regressionsanalyse zu
lockern:672
• Zulassung von Cross Section-bezogener Heteroskedastizität ohne Zulassung von Korrelationen zwischen den Cross Sections im selben Zeitpunkt
• Zulassung von Autokorrelation innerhalb einer Cross Section
Das Vorhandensein von Heteroskedastizität über die Cross Sections des Datensets kann auch
aufgrund sachlogischer Überlegungen nicht ausgeschlossen werden: Heteroskedastizität resultiert
aus unterschiedlichen Prozessen und Aktivitäten (Marketingmassnahmen, Input) in den verschiedenen Cross Sections.673 Jede Korrelation der Residuen unterschiedlicher Cross Sections im
selben Beobachtungszeitpunkt würde demgegenüber auf eine Fehlspezifikation des geschätzten
Modells deuten, da die Residuen dann systematische Effekte wiedergeben, die durch die
669
670
671
672
673
Vgl. Greene, William H. [Econometric, 1997], S. 615ff. und 623ff. Theoretisch besteht auch die Möglichkeit, ohne
berechneten Schnittpunkt (ai = 0) zu schätzen. Diese Möglichkeit wird für diese Analyse allerdings nicht weiter
verfolgt, da sie der heterogenen Struktur der Verkaufsgebiete nicht gerecht wird.
Wegweisend für dieses ökonometrische Verfahren war der Beitrag von Balestra, P.; Nerlove, M. [Pooling, 1966].
Zur detaillierten Darstellung der Vektoren und Matrizen vgl. Kmenta, Jan [Econometrics, 1986], S. 616ff.
Hierzu wird eine Regression mittels Feasible Generalized Least Squares (FGLS) vorgenommen, die sich auf die
Varianzen der geschätzten Residuen der Cross Sections stützt. Vgl. Greene, William H. [Econometric, 1997],
S. 666f. sowie Abschnitt 6.2.
Vgl. Greene, William [Econometric, 1997], S.651.
320
Regressoren erfasst werden sollten.674 Aufgrund der Annahme der Cross Section Heteroskedastizität
der Residuen und ihrer gleichzeitigen Unkorreliertheit kann die Kovarianzmatrix der Residuen
folgendermassen dargestellt werden:675
σ 12IT

0
Ω = E [ε ,ε ′] = 
 M

 0
(4)
0
L
σ 22IT
L
M
O
0
L
0 

0 
M 

σ N2 IT 
Die Varianzen zur Bildung der Cross Section-spezifischen Gewichtungen (Cross Section Weights)
werden in einer FGLS-Schätzung gebildet:676
(5)
) 2
) 2 Ti (y it − y it )
σi = ∑
Ti
t =1
)
In dieser Gleichung steht y it für die OLS-geschätzten Werte der abhängigen Variable des Pooled
Regression Modells und Ti für die Gesamtzahl der beobachteten Perioden in der i-ten Cross Section.
Parameterwerte und Kovarianzmatrix werden hingegen mit Hilfe des regulären GLS-Schätzers
ermittelt.
Zur Abschätzung des Ausmasses an Heteroskedastizität werden für alle Schätzungen des Modells
über den Pool White´s Heteroskedastizität-beständige Kovarianzen berechnet. White´s Kovarianzmatrix basiert auf einem Schätzer für die Varianz, der wie folgt dargestellt werden kann:677
(6)
var (b ) =
(
NT
X |X
NT − K
)  ∑ u x x (X X )
−1

2
it
i ,t
it
|
it
|
−1

Die Anzahl aller geschätzten Parameter wird repräsentiert durch den Wert K. Der ermittelte
Schätzwert ist robust für Heteroskedastizität innerhalb einer Cross Section; für die (oben
angenommene) Heteroskedastizität zwischen einzelnen Cross Sections ist White´s Schätzwert
ebenfalls nicht sensitiv.
674
675
676
677
Wenn Heteroskedastizität der Residuen über die Cross Sections und Korrelation der Residuen über die Zeit vorliegt,
kann eine Schätzung mit Hilfe des Parks-Schätzers (oder Seemingly Unrelated Regression, SUR) vorgenommen
werden. Vgl. Greene, William [Econometric, 1997], S.674ff.
Vgl. QMS Quantitative Micro Software [Guide, 1997], S. 570 sowie Greene, William [Econometric, 1997], S. 652ff.
Vgl. QMS Quantitative Micro Software [Guide, 1997], S. 571.
Vgl. QMS Quantitative Micro Software [Guide, 1997], S. 571f.
321
Die Annahme von Korrelationen der Residuen zwischen den Cross Sections führt zu der neuen
Kovarianzmatrix, die zur GLS-Schätzung bei der Seemingly Unrelated Regression (SUR) zugrunde
gelegt wird:678
(7)
 σ 11IT
σ I
Ω = Σ ⊗ Ι T =  21 T
 M

σ N 1IT
σ 12 IT
σ 22 IT
M
L
L
O
σ N 2 IT
L
σ 1N IT 
σ 2N IT 
M 

σ NN IT 
Allerdings ist der Einsatz der SUR nur für den Fall möglich, dass die Zahl der Beobachtungszeitpunkte grösser ist als die Zahl der Cross Sections; darüber hinaus darf die geschätzte
Korrelationsmatrix der Residuen nicht singulär sein. Aufgrund der Beschaffenheit der Datenbasis ist
ein Einsatz der SUR in dieser Untersuchung nicht möglich. Auch aus sachlogischen Überlegungen
kann die Annahme der Unkorreliertheit der Residuen über die Cross Sections aufrechterhalten
werden: auch wenn alle Gebiete bspw. durch Veränderungen der Rahmenbedingungen gleichermassen betroffen sind, so gibt es doch eine Vielzahl weiterer Faktoren, die in unterschiedlicher Weise
auf die Gebiete wirken und die Wahrscheinlichkeit einer Korrelation der Residuen gering erscheinen
lassen.
Durch die Zulassung der Möglichkeit von Autokorrelation innerhalb einer Cross Section wird die
Anwendung des Verfahrens wesentlich erleichtert; darüber hinaus besteht auch aufgrund der
geringen Länge der Zeitreihen keine Notwendigkeit, Spezifika der Zeitreihenanalyse in die vorliegende Auswertung aufzunehmen. Mit der Schätzung von White´s Heteroskedastizitäts-konsistenten
Korrelationskoeffizienten werden Anwendbarkeit und Zuverlässigkeit des Verfahrens ebenfalls
deutlich gesteigert.
678
Vgl. QMS Quantitative Micro Software [Guide, 1997], S. 571.
Anhang 6: Güteparameter und Tests linearer Regressionsschätzungen
323
Anhang 6 Güteparameter und Tests linearer Regressionsschätzungen
Nach der Schätzung einer Regressionsfunktion ist zu prüfen, inwiefern der unterstellte lineare
Zusammenhang eine zufriedenstellende Erklärung der zugrundeliegenden Daten liefert. In einem
wieteren Schritt werden die Regressionskoeffizienten auf ihre Erklärungskraft hin geprüft. Darüber
hinaus ist auch zu testen, inwiefern die Prämissen des linearen Regressionsmodells Bestand haben.
Im folgenden werden die entsprechenden Tests diskutiert und die Entscheidungsregeln zur ihrer
Interpretation dargelegt. Ein besonderes Augenmerk wird auf jene Parameter gelegt, welche für die
spätere Interpretation der Daten von Bedeutung sind; dabei wird auch auf das verwendete SoftwareProgramm EViews eingegangen.
6.1 Tests zur Prüfung des Regressionsmodells
Die Verlässlichkeit der gesamten Schätzung wird durch das Bestimmtheitsmass (R-squared, R2)
ausgedrückt und berechnet sich aus dem Anteil der erklärten Streuung an der Gesamtstreuung. Mit
anderen Worten besagt das Bestimmtheitsmass, welcher Anteil der Varianz der Zielvariablen durch
die Varianz der unabhängigen Variablen erklärt wird: es kann daher Werte zwischen „0“ (0%) und „1“
(100%) annehmen.679
Da das Bestimmtheitsmass sowohl durch die Grösse der Stichprobe als auch die Zahl der
Regressoren beeinflusst wird, sind Korrekturen notwendig; jeder zusätzliche Regressor würde sonst
den Erklärungsanteil (u.U. ungerechtfertigt) erhöhen. Das korrigierte Bestimmtheitsmass (auch
Adjusted R-Squared, Adj.R2, R2adj.) berücksichtigt bei seiner Berechnung sowohl die Zahl der
Regressoren als auch die Zahl der Beobachtungswerte (zusammen: die Anzahl der Freiheitsgrade).
Es kann daher niemals grösser als das (nicht korrigierte) Bestimmtheitsmass werden (vgl. Abbildung
A-17). R2 wird im Falle der multiplen Regression auch als multipler Regressionskoeffizient bezeichnet.
Bestimmtheitsmass
R2 =
erklärteStreuung
Gesamtstreuung
korrigiertes Bestimmtheitsmass
R
2
adj
K - (1 - R 2 )
=R −
T -K -1
2
K: Anzahl der Regressoren
T: Anzahl der Beobachtungswerte
Abbildung A-17: Bestimmtheitsmass und korrigiertes Bestimmtheitsmass680
679
680
Zu einer weitergehenden Betrachtung des Bestimmtheitsmasses vgl. Bukhari, Imaan [Marktreaktionsfunktionen,
1998], S. 322.
324
Ein wichtiger Test zur Prüfung der Regressionsfunktion ist die F-Statistik; sie soll ausschliessen, dass
sich der Wert des Bestimmtheitsmasses nicht allein aufgrund zufälliger Einflüsse ergeben hat und in
Wirklichkeit die Schwankungen des Regressanden nicht durch die Schwankungen der Regressoren
erklärt werden. Getestet wird die Nullhypothese H0, dass alle Regressionskoeffizienten den Wert „0“
haben und die Regressionsgleichung daher unbrauchbar ist. Unter einer gewählten Wahrscheinlichkeit (meist 99% oder 95%) erfolgt der Test; wird die Nullhypothese abgelehnt, so ist mit der gewählten
Wahrscheinlichkeit Verlass darauf, dass die Ablehnung zu recht erfolgte.681
EViews gibt mit dem „p-value“ die Wahrscheinlichkeit an, mit der die F-Statistik durchgeführt wurde.682
Ist der p-value kleiner als das angestrebte Signifikanzniveau des Tests, ist die Nullhypothese zu
verwerfen: Der Zusammenhang der Regressionsgleichung, der zu einem Anteil von R2 erklärt wird, ist
nicht zufällig, d.h. die Regressionsgleichung ist anzunehmen.
Auch die Spezifizierung des Modells hat einen Einfluss auf die Erklärungsgüte: eine inkorrekte
Formulierung der Regressionsgleichung kann durch den Einbezug von zu vielen (Overfitting) oder zu
wenigen (Underfitting) Regressoren geschehen. Underfitting bewirkt – i.d.R. als Folge unvollständigen
theoretischen Wissens bei der Modellformulierung - eine Verzerrung und Inkonsistenz der
geschätzten Regressionskoeffizienten; Signifikanztests und Konfidenzintervalle können zu falschen
Schlussfolgerungen führe. Zu Overfitting kommt es häufig aus Sorge um mangelnde Vollständigkeit
des Modells. Zwar bewirkt dies keine Verzerrung von Schätzwerten, doch leidet die Effizienz als Mass
der Genauigkeit der Schätzung.683
Aufgrund sachlogischer Zusammenhänge sind Relevanz und Anzahl der Variablen zu überprüfen.
Einerseits können damit zufällige Korrelationen vermieden, andererseits auch das Risiko der Überlagerung eines tatsächlichen Einflussfaktors durch eine überflüssige Variable vermindert werden.
6.2 Tests zur Prüfung der Regressionskoeffizienten684
Ähnlich der F-Statistik bei der Regressionsgleichung prüft der t-Test für die einzelnen Regressionskoeffizienten die Nullhypothese H0, dass der getestete Regressionskoeffizient gleich „0“ ist: geprüft
wird die Güte, d.h. die erwartete Richtung und Grössenordnung des geschätzten Koeffizienten.685 Die
Nullhypothese kann verworfen (und der Wert des Regressionskoeffizienten angenommen) werden,
wenn der errechnete t-Wert grösser ist als der theoretische, aus einer Tabelle abgelesene t-Wert.
681
682
683
684
685
Vgl. weiterführend mit Literaturhinweisen Backhaus, K.; Erichson, B.; Plinke, W.; Weiber, R. [Analysemethoden,
1993], S. 25ff.
Der „p-value“ erscheint im Ausdruck der Regressionen als „Prob (F-statistic)“.
Vgl. Backhaus, K.; Erichson, B.; Plinke, W.; Weiber, R. [Analysemethoden, 1993], S. 1f. mit Verweis auf Bortz, J.
[Lehrbuch, 1985]. S. 124ff. Fehler der Modellspezifikation diskutiert Kmenta, Jan [Econometrics, 1986], S. 442ff.
Die Bezeichnungen „Regressionskoeffizient“ und „Korrelationskoeffizient“ werden synonym verwendet.
325
EViews gibt einen Wert „Probability“ an, der zur Ablehnung der Nullhypothese unter dem zu testenden
Vertrauensniveau liegen sollte. Für den Fall, dass die Nullhypothese nicht verworfen werden kann, ist
die entsprechende Variable aus dem Modell zu entfernen und eine neue Schätzung vorzunehmen.
Ausserdem werden Konfidenzintervalle der Regressionskoeffizienten gebildet, die angeben, wie weit
der Betrag des Regressionskoeffizienten in der Stichprobe vom Betrag des Regressionskoeffizienten
der Grundgesamtheit abweicht.686 Je grösser das Konfidenzintervall, desto unsicherer ist die
Schätzung des entsprechenden Regressionskoeffizienten in der Grundgesamtheit. Besonders
schwerwiegend wird dieser Zusammenhang, wenn innerhalb des Konfidenzintervalls ein
Vorzeichenwechsel liegt.
6.3 Tests zur Prüfung der Prämissen des linearen Regressionsmodells
Die Annahme der Normalverteilung der Residuen in der Grundgesamtheit besagt im wesentlichen,
dass die Störgrösse lediglich zufällige Effekte beinhaltet und damit sämtliche relevante, systematische
Einflüsse auf den Regressand im Modell als Regressoren enthalten sind. Als mögliche Ursachen
einer fehlenden Normalverteilung werden zu wenige Beobachtungen pro Variable oder extreme Ausreisser der abhängigen Variablen genannt. Die Konsequenz sind zum einen eine ineffiziente
Schätzung der Parameter (Regressionskoeffizienten), da sie nicht alle in den Daten liegenden
Informationen ausschöpfen sowie zum anderen – streng genommen - die Nicht-Anwendbarkeit der
Prüfgrössen von F-Statistik und t-Test. Als „Daumenregel“ gibt Bukhari mindestens 30
Beobachtungen pro Variable zur Annahme einer Normalverteilung an.687 Die Normalverteilung der
Störgrössen lässt sich auch graphisch durch einen Plot der Residuen oder rechnerisch durch den
Kolmogorov-Smirnov-Test abschätzen.688
Die Voraussetzung der Linearität wird durch die Unterstellung eines linearen Zusammenhangs
zwischen Regressand und Regressoren in der Regressionsgleichung selbst ausgedrückt (vgl.
Abbildung 4-11). Nichtlinearität kann im wesentlichen in zwei Fällen vorliegen:
• Die Beziehung zwischen Regressand und Regressoren lässt sich besser durch eine Kurve
als durch eine Linie ausdrücken (bspw. Wachstumsfunktionen, Sättigungseffekte).
• Bei mehreren Regressoren kann deren Beziehung untereinander nicht nur additiv, sondern
darüber hinaus auch multiplikativ sein: zwischen den einzelnen Variablen bestehen
Interaktionseffekte.
686
687
688
Aufgrund der Vollerhebung der Daten werden von dieser Seite in der Auswertung keine Schwierigkeiten erwartet.
Liegt eine nicht-normalverteilte Störgrösse vor, sind entweder verteilungsfreie Testverfahren anzuwenden oder
mögliche Ausreisser zu eliminieren. Eine weitere Alternative ist die Schätzung der Parameter mit einer anderen
Methode als der OLS-Methode. Vgl. Kmenta, Jan [Econometrics, 1986], S. 261-267.
326
Nicht entdeckte und damit auch im Modell nicht berücksichtigte Nichtlinearität führt zu einer
Verzerrung der Schätzwerte der abhängigen Variablen. Einen Ausweg bietet die Wahl eines nichtlinearen Modells, das zur Schätzung in ein lineares Modell überführt wird. Die Auswahl einer nichtlinearen Funktion erfordert allerdings einen weitaus tieferen Einblick in die sachlogischen Zusammenhänge als dies bei linearen Regressionen der Fall ist.689 Hinweise auf Nichtlinearität können auch die
Tests auf Autokorrelation und Heteroskedastizität (s.u.) geben.
Autokorrelation bezeichnet die Korrelation der Residuen in der Grundgesamtheit, wenn ein Residuum
zu einem Beobachtungs-(-zeit-)-punkt mit Residuen zu anderen Beobachtungs-(-zeit-)-punkten
korreliert. Sie tritt vor allem bei Zeitreihen auf. Abweichungen von der Regressionsgeraden sind dann
nicht mehr zufällig, sondern abhängig von vorhergehenden Werten.
Die Prämisse der Normalverteilung der Residuen bedingt, dass diese in der Grundgesamtheit
unkorreliert sind; für die Durchführung des linearen Regressionsmodells darf also keine Autokorrelation vorliegen, da sie zu erheblichen Verzerrungen bei der Ermittlung des Standardfehlers des
Regressionskoeffizienten führt. Da auf diesem Standardfehler auch die Konfidenzintervalle und der tTest basieren, sind im Falle von Autokorrelation auch diese mit Fehlern behaftet. Als Ursachen von
Autokorrelation werden genannt:690
•
•
•
•
Carryover-Effekte: Auswirkungen von Regressoren erstrecken sich über mehrere Perioden.
Räumliche Ausstrahlungseffekte der Regressoren bei Querschnittdaten
Systematische Messfehler der Variablen
Fehlspezifikation der Regressionsfunktion durch fehlende Berücksichtigung eines
Regressors oder der Wahl einer unpassenden funktionalen Form
Zur Kontrolle auf Autokorrelation erster Ordnung eignet sich der Durbin-Watson-Test, der die
Reihenfolge der Residuen analysiert.691 Getestet wird die Hypothese H0, dass die Beobachtungswerte
nicht autokorreliert sind; hierzu wird aus den Datenreihen ein Wert („d“) ermittelt, der die Differenzen
zwischen den Residuen von direkt aufeinander folgenden Beobachtungswerten addiert. Kleine Werte
von „d“ deuten auf eine positive Autokorrelation, da dann zwei aufeinanderfolgende Werte nahezu
gleich sind, also einem Trend unterliegen: H0 muss verworfen werden; die Reihe ist wahrscheinlich
positiv autokorreliert. Hohe Werte von „d“ deuten auf starke Sprünge zwischen aufeinanderfolgenden
Residuen hin, H0 kann wegen negativer Autokorrelation daher ebenfalls nicht abgelehnt werden.
689
690
691
Vgl. Backhaus, K.; Erichson, B.; Plinke, W.; Weiber, R. [Analysemethoden, 1993], S. 33.
Vgl. Bukhari, Imaan [Marktreaktionsfunktionen, 1998], S. 318f.
Weitere Tests sind der Wallis-Test für Autokorrelation vierter Ordnung (Quartalsdaten) oder der Breusch-GodfreyTest für Autokorrelationen mehrerer Ordnungen. Vgl. Bukhari, Imaan [Marktreaktionsfunktionen, 1998], S. 319.
327
Werte von „d“ um den Wert „2“ herum hingegen führen zur Annahme von H0: Autokorrelation erster
Ordnung liegt nicht vor.692
Zur Vermeidung von Autokorrelation können die Variablen anstelle von absoluten Grössen auch als
Differenzen formuliert und in die Schätzung einbezogen werden; weiter können anstelle der OLSSchätzung auch alternative Schätzverfahren angewendet werden.
Die Prämisse der Homoskedastizität fordert eine konstante Varianz der Residuen für alle Beobachtungen der abhängigen Variablen (Regressand). Die Streuung der Residualgrösse des Regressanden
darf in ihrer Streuung nicht vom Betrag oder der Reihenfolge der Beobachtungen der unabhängigen
Variablen (Regressoren) beeinflusst werden.693 Heteroskedastizität kann auftreten, wenn
• die Grössenordnung der Regressoren stark variiert (Querschnittdaten unterschiedlich
grosser Querschnitte, Längsschnittdaten mit sehr langen Zeitreihen) oder
• Messfehler durch nachlassende Aufmerksamkeit bei der Datenerhebung zu einer im
Verlauf der Beobachtungspunkte zunehmenden Residualgrösse führen.
Heteroskedastizität führt zu ineffizienten Schätzungen sowie unzulässigen Signifikanztests und Konfidenzintervallen der Parameter.
Tests zur Überprüfung der Homoskedastizität sind der Goldfeld-Quandt-Test, der Breusch-PaganTest sowie der auch in EViews verfügbare White-Test.694 Ausserdem kann Heteroskedastizität durch
einen Plot der Residuen mit der abhängigen Variablen auch graphisch abgeschätzt werden.
Bei Vorliegen von Heteroskedastizität ist anstelle einer OLS-Schätzung eine Schätzung mittels GLS
(Generalized Least Squares) oder WLS (Weighted Least Squares) vorzunehmen. Das verwendete
Softwareprogramm EViews verfügt ausserdem über eine Funktion zur Schätzung von Heteroskedastizität-konsistenten Koeffizienten, die bei der Auswertung eingesetzt wurde.695
Multikollinearität bezeichnet die lineare Abhängigkeit (Korrelation) zwischen den einzelnen
Regressoren. Prämisse des linearen Regressionsmodells ist, dass die Regressoren nicht vollständig
linear abhängig sind, Multikollinearität also nicht oder nur sehr geringem Masse vorliegt. Steigende
Multikollinearität verursacht eine Erhöhung der Standardfehler der Regressionskoeffizienten und
bewirkt damit die Ineffizienz der Schätzung.
692
693
694
695
Vgl. Backhaus, K.; Erichson, B.; Plinke, W.; Weiber, R. [Analysemethoden, 1993], S. 34f. Hinsichtlich Tests zur
Ermittlung von Autokorrelation höherer Ordnung sei auch verwiesen auf Kmenta, Jan [Econometrics, 1986], S. 298ff.
Vgl. Backhaus, K.; Erichson, B.; Plinke, W.; Weiber, R. [Analysemethoden, 1993], S. 35f.
Kmenta, Jan [Econometrics, 1986], S. 292-298 verweist auf die Anwendung der WLS-Methode in Fällen starker
Heteroskedastizität. EViews arbeitet bei der Pooled Regression grundsätzlich mit GLS-Schätzungen.
328
Bei vollständiger Multikollinearität ist die Schätzung mit der OLS-Methode nicht durchführbar, da dann
eine singuläre und daher nicht invertierbare Matrix vorliegt.696 Hohe Multikollinearität führt dazu, dass
• das Bestimmtheitsmass R2 der Regressionsfunktion signifikant ist, obwohl alle
Koeffizienten in der Funktion nicht signifikant sind.
• sich die Regressionskoeffizienten erheblich verändern, wenn Variablen in die Funktion
einbezogen oder aus ihr entfernt werden.
Zur Abschätzung der Multikollinearität sind daher Alternativrechnungen mit unterschiedlichen Variablenkombinationen durchzuführen. Neben dem (häufig problematischen) Entfernen von Variablen aus
der Regressionsgleichung besteht die Möglichkeit, die Datenbasis zu erhöhen oder die Variablen zu
transformieren bzw. durch (mit Hilfe der Faktorenanalyse gewonnenen) Faktoren zu ersetzen.697
Das Ergebnis der Prüfung auf Multikollinearität ist letztendlich ein subjektives Urteil des Untersuchenden und ist von diesem in der Interpretation der Ergebnisse entsprechend zu berücksichtigen.
Abbildung A-18 fasst die Prämissen der linearen Regression sowie die Konsequenzen ihrer
Verletzung zusammen.698
696
697
698
Vgl. weiterführend Backhaus, K. et al. ; Erichson, B.; Plinke, W.; Weiber, R. [Analysemethoden, 1993], S. 33f. sowie
Bukhari, Imaan [Marktreaktionsfunktionen, 1998], S. 320.
Bei Vorliegen von Multikollinearität kann alternativ auch eine Regression mit Hilfe der sog. Ridge-Funktion durchgeführt werden kann. Vgl. Bukhari, Imaan [Marktreaktionsfunktionen, 1998], S. 320 mit Verweis auf Kmenta, Jan
[Econometrics, 1986], S. 430-442.
In Anlehnung an Backhaus, K.; Erichson, B.; Plinke, W.; Weiber, R. [Analysemethoden, 1993], S. 36.
Variable
Regressor /
Regressand
Residuen
Linearität
Nichtlinearität
Konsequenzen bei der
OLS-Schätzung
Ungültigkeit der
Prüfergebnisse von
F-Statistik und t-Test
Verzerrung der Schätzwerte
nicht korreliert /
Absenz von
Autokorrelation
Autokorrelation
Ineffizienz
Regressand /
Streuung der
Residuen
Regressoren
nicht korreliert /
Homoskedastizität
nicht linear
abhängig
Heteroskedastizität
Residuen
Prämissen
Verletzung der
Prämissen
Normalverteilung nicht
normalverteilt
Multikollinearität
329
Lösungsansatz
Konsequenzen bei
der GLS-Schätzung
Ungültigkeit der
Prüfergebnisse von
F-Statistik und t-Test
Verzerrung der
Schätzwerte
alternative
Schätzverfahren;
Schätzung über
Differenzen
Ineffizienz,
alternative
unzulässige Signifikanztests Schätzverfahren:
und Konfidenzintervalle
GLS, WLS
Ineffizienz
alternative
unzuverlässige Schätzung
Schätzverfahren:
der Regressionskoeffizienten GLS, Maximum
Likelihood
Abbildung A-18: Prämissenverletzungen des linearen Regressionsmodells und ihre Folgen
Anhang 7: Tabellen zum Datenset „BPH“
331
Anhang 7 Tabellen zum Datenset „BPH“
Im Anhang mit Tabellen zum Datenset „BPH“ sind aus Gründen der Übersichtlichkeit und Lesbarkeit
des Textes die Tabellen aufgeführt, auf welche die Auswertung des Datensets (Abschnitt 4.3) Bezug
nimmt.
7.1 Zusammenfassung der Ergebnisse unterschiedlicher Aggregationsebenen
Die folgende Tabelle fasst die Ergebnisse von einfacher Regressionen der Performancetreiber auf
unterschiedlichen Aggregationsebenen zusammen. Neben den Korrelationskoeffizienten als
zentralem Element sind auch die Anzahl der Cross Section Units des Schätzpools sowie Intercept und
Adj.R2 als Mass des Erklärungsgehalts der Schätzung angegeben.
Aggregationsniveau
Anzahl Cross Coefficient Intercept
Adj.R2
Section Units
Besprechungen
IMS-Mikro-Kreise
1.845
34,1
730,9
0,21
AD-Gebiete
113
13,8
16.160,6
0,79
Märkte
14
28,17 127.759,0
0,88
Muster
IMS-Mikro-Kreise
1.845
23,8
815,7
0,21
AD-Gebiete
113
8,0
16.748,7
0,79
Märkte
14
11,37 139:742,9
0,87
VA Urologen
IMS-Mikro-Kreise
1.845
180,3
927,6
0,30
AD-Gebiete
113
-222,8
17.760,2
0,83
Märkte
14
-228,57 150:345,6
0,91
VA API
IMS-Mikro-Kreise
1.845
92,1
933,4
0,31
AD-Gebiete
113
159,2
17.501,7
0,82
Märkte
14
160,1 148.244,6
0,89
Abbildung A-19: „Benpro“ – Vergleich der Regressionsergebnisse unterschiedlicher
332
7.2 Zusammenfassung der Ergebnisse unterschiedlicher Schätzpools und Schätzverfahren
Die Tabellen dieses Abschnitt stellen die Ergebnisse einfacher Regressionen bei Variation des
Schätzpools und des Schätzverfahrens dar. Sie sind wie folgt aufgebaut:
Ø Die Variation des Schätzverfahrens wird in drei Teilen wiedergegeben: dem oberen, mittleren und
unteren Teil. Der obere Teil enthält die Schätzungen mit „Common Coefficients and Intercepts“ (2a/K,
nur für Regionalmärkte), der mittlere Teil Schätzungen mit Cross Section Specific Coefficients and
Common Intercepts (1c/K oder 2c/K) und der untere die Schätzungen mit Cross Section Specific
Coefficients and Intercepts (1d/K oder 2d/K). Der Vergleich erfolgt jeweils zwischen gleichen
Schätzpools aus unterschiedlichen Teilen der Tabelle.
Ø Die Variation der Zusammensetzung der Schätzpools wird innerhalb der jeweiligen Teile
dargestellt; ein Vergleich erfolgt jeweils innerhalb des gleichen Teils der Tabelle.
Pool
Positive significant
Coefficients
Min. Mean Max.
M_0900
M_0900
G_0901
G_0902
G_0903
G_0904
G_0905
G_0906
G_0907
G_0908
26,8
12,9
35,9
30,3
14,5
22,4
20,5
M_0900
G_0901
G_0902
G_0903
G_0904
G_0905
G_0906
G_0907
G_0908
17,2
8,4
17,6
37,5
16,4
10,3
15,7
Legende:
Negative significant
Intercept C
Weighted Statistics
Coefficients
Min. Mean Max.
Min.
Mean
Max.
R2
Adj. R2 D-W
Common Coefficients and Intercepts (2a/K)
21,63
1005,6
0,35
0,35
1,13
Cross Section Specific Coefficients and Common Intercepts (1c/K oder 2c/K)
N/C
N/C
N/C
200,7 768,6 -163,2 -99,5 -24,9
815,9
0,32
0,24
1,83
99,1 410,7 -30,9 -20,7 -11,1
602,9
0,27
0,19
1,97
208,5 482,4 -161,5 -71,2 -20,9
961,2
0,55
0,50
2,08
140,6 274,2 -392,0 -165,0 -37,6
951,1
0,41
0,34
1,81
120,2 482,9 -95,7 -60,4 -29,9
1.301,1
0,63
0,58
2,23
69,2
91,6 -275,0 -101,1 -25,7
1.374,3
0,60
0,56
1,71
111,7 237,4 -177,6 -84,7 -19,4
956,5
0,33
0,25
1,90
N/C
N/C
N/C
Cross Section Specific Coefficients and Intercepts (1d/K oder 2d/K)
N/C
N/C
N/C
149,8 360,3 -89,6 -49,0 -17,5
304,8 1.144,5 3.648,9
0,47
0,34
2,31
48,5 151,6 -24,1 -24,1 -24,1
169,7
946,0 3.750,3
0,52
0,41
2,46
32,9
66,3 -98,8 -73,0 -54,6
68,5 1.415,1 4.465,3
0,73
0,66
2,15
79,9 109,4 -288,2 -109,8 -12,5
116,7 1.160,5 5.237,3
0,60
0,51
2,30
46,8 101,2
497,8 1.404,5 5.770,8
0,64
0,52
2,34
73,2 177,7 -71,8 -45,2 -20,4
217,5 1.451,2 3.909,2
0,76
0,70
2,25
43,9
61,8 -40,2 -21,2
-9,4
449,2 1.267,2 3.494,4
0,67
0,59
2,43
N/C
N/C
N/C
N/C: not computable
Abbildung A-20: „Benpro“ – Ausprägungen signifikanter Korrelationskoeffizienten der Variablen
„Produktbesprechungen“ im Auswertungsgebiet Markt 0900
Pool
Coefficients
Min. Mean Max.
M_0500
M_0500
G_0501
G_0502
G_0503
G_0504
G_0505
G_0506
G_0507
G_0508
15,5
30,8
23,1
46,3
19,8
24,0
51,9
22,3
48,7
M_0500
G_0501
G_0502
G_0503
G_0504
G_0505
G_0506
G_0507
G_0508
12,1
17,7
31,0
37,7
12,1
13,8
20,0
37,9
19,5
Legende:
Intercept C
Weighted Statistics
Coefficients
Min. Mean Max.
Min.
Mean
Max.
R2
Adj. R2 D-W
60,1
682,6
0,12
0,12
1,07
146,2 1.540,7 -270,6 -94,3
-8,2
802,3
0,42
0,35
1,74
103,6 218,9 -226,4 -133,9 -41,3
1.224,3
0,47
0,41
1,60
103,6 236,9 -95,5 -60,2 -16,4
611,4
0,20
0,11
2,11
125,1 221,5 -101,9 -72,1 -21,8
587,0
0,53
0,47
1,92
86,5 477,1 -129,2 -77,4 -10,2
581,2
0,21
0,12
1,83
105,7 176,4 -179,2 -96,8 -32,7
1.064,9
0,63
0,59
1,78
98,3 176,4 -130,4 -73,2 -16,6
1.374,3
0,64
0,60
1,57
326,4 1.352,1 -520,1 -176,5 -77,1
1.116,7
0,34
0,27
1,47
158,4 390,7 -301,2 -108,1 -30,2
1.341,5
0,45
0,39
1,86
64,0 158,8 -110,5 -48,6
-5,0
111,6 1.097,0 6.629,2
0,63
0,54
2,17
55,5 123,9
111,6 1.652,5 3.013,4
0,58
0,48
2,09
103,6 158,8 -99,1 -99,1 -99,1
293,6
768,5 2.328,2
0,66
0,58
2,20
93,2 132,9 -42,7 -42,7 -42,7
207,9
743,0 2.142,1
0,57
0,46
2,16
70,0 128,2 -110,5 -76,5 -42,5
157,7
865,7 6.629,2
0,51
0,39
2,30
51,8 113,2
-5,0
-5,0
-5,0
144,7 1.323,0 3.754,6
0,76
0,70
2,02
74,2 104,4 -103,6 -47,7 -15,0
182,7
897,9 1.937,1
0,65
0,56
1,88
220,0 581,1 -92,8 -44,2 -15,6
188,0 1.298,5 2.573,4
0,41
0,27
2,26
33,3
47,0 -167,9 -74,7 -29,6
532,7 1.771,9 3.417,8
0,55
0,44
2,29
N/C: not computable
Pool
Coefficients
Min. Mean Max.
M_1100
M_1100
G_1101
G_1102
G_1103
G_1104
G_1105
G_1106
G_1107
G_1108
14,1
6,9
6,7
23,7
66,3
11,2
25,5
57,9
12,0
M_1100
G_1101
G_1102
G_1103
G_1104
G_1105
G_1106
G_1107
G_1108
7,8
7,8
16,2
13,3
38,8
32,2
16,5
30,9
15,9
Legende:
Intercept C
Weighted Statistics
Coefficients
Min. Mean Max.
Min.
Mean
Max.
R2
Adj. R2 D-W
17,1
774,1
0,15
0,15
1,02
133,0 581,5 -310,8 -65,6
-5,1
733,2
0,39
0,33
1,76
155,2 441,4 -121,7
1,7 111,1
625,2
0,08
-0,03
1,21
34,2
94,6 -25,0 -25,0 -25,0
519,2
0,16
0,06
2,29
67,0 111,1 -121,7 -57,6 -21,6
755,9
0,21
0,12
1,95
140,6 309,3 -80,0 -54,6 -33,1
775,7
0,42
0,35
1,77
168,3 381,0 -103,0 -82,6 -60,5
864,1
0,38
0,31
1,17
112,1 240,7 -85,4 -53,4 -23,6
769,4
0,26
0,18
2,40
193,6 574,6 -327,9 -136,2 -41,1
758,8
0,50
0,45
1,43
82,8 176,3 -87,5 -49,1 -22,8
768,6
0,33
0,26
1,65
45,0 209,6 -54,4 -23,6
-3,8
52,9 1.025,4 3.913,1
0,57
0,46
2,32
21,8
37,8 -15,6 -15,6 -15,6
52,9 1.060,7 3.856,1
0,69
0,61
2,54
17,0
17,9
182,8
605,2 1.491,2
0,45
0,31
2,6
59,4 105,5 -42,7 -34,3 -25,9
70,8 1.028,9 3.913,1
0,42
0,28
2,36
124,2 209,6 -34,3 -32,7 -31,1
306,5
940,0 2.276,2
0,51
0,39
2,04
59,3
86,3 -20,8 -11,2
-3,8
65,2 1.369,4 3.902,8
0,67
0,59
2,12
22,1
27,6
278,6 1.239,7 3.413,2
0,51
0,39
2,41
69,1 113,3 -26,2 -18,7
-9,2
97,1
964,0 3.172,0
0,57
0,47
2,35
44,1 117,3
138,8
965,9 2.901,6
0,46
0,34
2,03
N/C: not computable
333
334
Pool
Coefficients
Min. Mean Max.
M_0900
M_0900
G_0901
G_0902
G_0903
G_0904
G_0905
G_0906
G_0907
G_0908
22,7
15,3
27,0
41,9
16,6
70,6
20,4
M_0900
G_0901
G_0902
G_0903
G_0904
G_0905
G_0906
G_0907
G_0908
15,4
25,2
12,3
40,5
13,0
21,0
15,7
Legende:
Intercept C
Weighted Statistics
Coefficients
Min. Mean Max.
Min.
Mean
Max.
R2
Adj. R2 D-W
21,66
1034,3
0,39
0,39
1,12
N/C
N/C
N/C
204,9 611,6 -148,9 -92,1 -25,5
837,2
0,31
0,23
1,74
176,1 594,5 -133,0 -80,4 -21,1
780,6
0,26
0,17
1,72
158,4 362,9 -204,5 -89,2 -21,5
971,5
0,30
0,22
1,31
125,2 198,6 -392,2 -151,0 -41,2
951,3
0,45
0,39
1,73
129,1 460,7 -89,7 -61,6 -29,0
1.323,3
0,65
0,60
2,18
130,0 342,1 -373,0 -149,8 -39,2
1.406,2
0,54
0,49
1,50
112,1 237,3 -177,8 -84,8 -19,4
957,4
0,33
0,25
1,89
N/C
N/C
N/C
N/C
N/C
N/C
143,6 436,3 -367,4 -95,3 -19,7
292,7 1.149,9 3.685,1
0,53
0,41
2,28
98,9 199,9 -92,5 -52,7 -28,1
257,0 1.094,9 4.016,8
0,55
0,44
2,42
24,0
35,7 -67,0 -51,3 -25,9
150,7 1.474,3 5.103,6
0,71
0,64
2,31
79,9 123,5 -288,2 -118,0 -12,5
116,7 1.155,3 5.250,9
0,61
0,51
2,29
32,7
86,4
358,3 1.422,0 5.617,2
0,66
0,55
2,47
103,1 236,8 -103,4 -47,1 -28,9
282,7 1.487,8 3.816,3
0,71
0,64
2,27
44,3
66,0 -40,2 -21,3
-9,6
449,2 1.268,5 3.494,4
0,67
0,59
2,43
N/C
N/C
N/C
N/C: not computable
„Muster“ im Auswertungsgebiet Markt 0900
Pool
Coefficients
Min. Mean Max.
M_0500
M_0500
G_0501
G_0502
G_0503
G_0504
G_0505
G_0506
G_0507
G_0508
M_0500
G_0501
G_0502
G_0503
G_0504
G_0505
G_0506
G_0507
G_0508
Legende:
74,7
18,1
46,1
7,1
38,3
38,9
53,7
50,9
21,3
43,6
11,0
27,9
96,7
29,4
Intercept C
Weighted Statistics
Coefficients
Min. Mean Max.
Min.
Mean
Max.
R2
Adj. R2 D-W
19,15
894,0
0,09
0,09
0,92
N/C
N/C
N/C
143,3 237,6 -518,6 -143,3 -33,1
1.747,9
0,42
0,35
1,37
111,6 281,6 -131,3 -75,1 -25,8
676,0
0,17
0,08
1,88
125,0 207,9 -141,1 -69,0 -15,9
652,0
0,47
0,41
1,74
30,7
66,9 -92,8 -48,9 -15,0
638,3
0,20
0,11
1,65
89,0 132,2 -185,5 -68,2
-7,9
1.291,0
0,38
0,31
1,09
91,2 158,1 -302,6 -127,9 -62,2
826,5
0,22
0,14
1,25
N/C
N/C
N/C
217,3 699,5 -326,2 -128,7 -30,6
1.375,2
0,32
0,24
1,71
N/C
N/C
N/C
50,9
50,9 -62,8 -40,9 -19,0
142,9 1.971,9 3.523,9
0,55
0,44
1,98
44,9
70,1 -65,1 -49,8 -40,9
331,3
793,7 2.345,3
0,70
0,63
2,29
69,5 118,4 -68,0 -68,0 -68,0
213,1
794,6 2.128,6
0,53
0,42
1,96
38,7
75,7 -44,7 -23,0
-6,8
153,6
879,5 6.431,0
0,49
0,37
2,19
30,6
34,9 -91,6 -40,1
-3,4
152,4 1.561,7 4.192,2
0,77
0,71
2,00
96,7
96,7 -92,2 -57,4 -26,1
149,5 1.068,3 3.097,5
0,53
0,42
1,94
N/C
N/C
N/C
47,8
66,1 -201,9 -69,3 -22,9
538,6 1.746,8 2.958,2
0,67
0,59
2,39
N/C: not computable
Pool
Coefficients
Min. Mean Max.
M_1100
M_1100
G_1101
G_1102
G_1103
G_1104
G_1105
G_1106
G_1107
G_1108
10,4
40,4
13,6
30,2
66,1
10,2
14,0
138,9
61,4
M_1100
G_1101
G_1102
G_1103
G_1104
G_1105
G_1106
G_1107
G_1108
6,3
6,3
14,6
16,3
86,1
30,5
83,0
12,0
Legende:
Intercept C
Weighted Statistics
Coefficients
Min. Mean Max.
Min.
Mean
Max.
R2
Adj. R2 D-W
17,43
797,6
0,13
0,13
1,01
165,9 615,3 -545,7 -93,6
-5,2
759,3
0,35
0,28
1,68
190,2 490,4 -114,8 -61,3 -29,4
609,0
0,12
0,02
1,72
93,7 262,5 -51,0 -41,4 -31,9
537,3
0,12
0,02
2,37
60,1 118,8 -135,0 -64,7 -22,0
774,3
0,19
0,10
1,86
212,7 586,4 -135,6 -92,5 -43,0
801,2
0,35
0,28
1,57
201,8 510,6 -112,4 -92,9 -68,4
859,4
0,37
0,30
1,17
178,6 415,0 -127,7 -79,7 -51,9
864,0
0,27
0,19
2,02
182,7 243,7 -563,5 -232,6 -54,8
777,1
0,49
0,43
1,40
172,6 363,2 -106,6 -59,9 -36,7
837,1
0,28
0,20
1,57
68,7 340,7 -83,2 -31,4
-5,2
58,4 1.022,6 3.887,5
0,57
0,46
2,32
33,2
86,9 -17,3 -17,3 -17,3
58,4 1.047,7 3.752,6
0,71
0,64
2,54
14,6
14,6
346,7
654,5 1.700,3
0,31
0,14
2,65
56,1
95,9 -49,4 -35,6 -21,7
66,0 1.022,5 3.873,3
0,48
0,36
2,33
174,1 340,7 -83,2 -59,3 -35,5
299,7
919,9 2.133,2
0,51
0,39
2,10
62,9 101,6 -21,8 -13,5
-5,2
64,2 1.365,9 3.887,5
0,65
0,57
2,10
321,6 1.206,7 3.673,6
0,50
0,38
2,31
125,2 166,3 -50,4 -23,2
-8,3
60,3
945,8 3.299,1
0,58
0,47
2,34
32,3
92,7
154,0 1.005,9 2.857,9
0,45
0,31
2,01
N/C: not computable
335
336
7.3 Anzahl signifikanter Ergebnisse
Die folgenden Tabellen fassen die Zahl der signifikanten Korrelationskoeffizienten der Cross Sectionspezifischen Schätzungen zusammen. Dabei musste ein Signifikanzniveau von mindestens 90%
erreicht werden. Innerhalb der als signifikant geschätzten Korrelationskoeffizienten wurde aufgrund
der sachlogischen Überlegungen zwischen positiven und negativen Koeffizienten unterschieden.
Darüber hinaus werden auch die Schätzmasse der Regressionsgleichungen dargestellt.
In den Tabellen kann verglichen werden,
• inwiefern sich die Zahl der als signifikant geschätzten Korrelationskoeffizienten eines Pools
verändert, wenn zusätzlich auch Cross Section-spezifische Konstanten geschätzt werden.
• bei welcher Art der Poolbildung (Summe aller G_... oder M_...) mehr signifikante
Korrelationskoeffizienten geschätzt werden.
Pool
M_0900
G_0901
G_0902
G_0903
G_0904
G_0905
G_0906
G_0907
G_0908
M_0900
G_0901
G_0902
G_0903
G_0904
G_0905
G_0906
G_0907
G_0908
Legende:
# Units Positive significant Negative signif.
Not significant
Weighted Statistics
Coefficients
Coefficients
Coefficients
#
%
#
%
#
%
R2
Adj. R2
D-W
182
N/C
N/C
N/C
31
13
42%
10
32%
8
26%
0,32
0,24
1,83
18
11
61%
4
22%
3
17%
0,27
0,19
1,97
18
7
39%
9
50%
2
11%
0,55
0,50
2,08
38
13
34%
15
39%
10
26%
0,41
0,34
1,81
19
8
42%
5
26%
6
32%
0,63
0,58
2,23
18
6
33%
7
39%
5
28%
0,60
0,56
1,71
19
9
47%
3
16%
7
37%
0,33
0,25
1,90
21
N/C
N/C
N/C
182
N/C
N/C
N/C
31
5
16%
7
23%
19
61%
0,47
0,34
2,31
18
8
44%
1
6%
9
50%
0,52
0,41
2,46
18
4
22%
3
17%
11
61%
0,73
0,66
2,15
38
4
11%
8
21%
26
68%
0,60
0,51
2,30
19
5
26%
0
0%
14
74%
0,64
0,52
2,34
18
4
22%
3
17%
11
61%
0,76
0,70
2,25
19
7
37%
3
16%
9
47%
0,67
0,59
2,43
21
N/C
N/C
N/C
N/C
N/C
N/C
N/C
N/C
N/C
N/C: not computable
Abbildung A-26: „Benpro“ – Anzahl signifikanter Korrelationskoeffizienten der Variablen
Pool
M_0500
G_0501
G_0502
G_0503
G_0504
G_0505
G_0506
G_0507
G_0508
M_0500
G_0501
G_0502
G_0503
G_0504
G_0505
G_0506
G_0507
G_0508
Legende:
Not significant
Weighted Statistics
Coefficients
Coefficients
Coefficients
#
%
#
%
#
%
R2
Adj. R2
D-W
139
63
45%
50
36%
26
19%
0,42
0,35
1,74
10
6
60%
2
20%
2
20%
0,47
0,41
1,60
23
9
39%
5
22%
9
39%
0,20
0,11
2,11
16
9
56%
3
19%
4
25%
0,53
0,47
1,92
25
13
52%
8
32%
4
16%
0,21
0,12
1,83
16
8
50%
5
31%
3
19%
0,63
0,59
1,78
19
7
37%
9
47%
3
16%
0,64
0,60
1,57
14
7
50%
6
43%
1
7%
0,34
0,27
1,47
16
7
44%
7
44%
2
13%
0,45
0,39
1,86
139
34
24%
1
1%
105
76%
0,63
0,54
2,17
10
5
50%
0
0%
5
50%
0,58
0,48
2,09
23
3
13%
1
4%
19
83%
0,66
0,58
2,20
16
5
31%
1
6%
10
63%
0,57
0,46
2,16
25
8
32%
2
8%
15
60%
0,51
0,39
2,30
16
6
38%
1
6%
9
56%
0,76
0,70
2,02
19
3
16%
6
32%
10
53%
0,65
0,56
1,88
14
3
21%
3
21%
8
57%
0,41
0,27
2,26
16
2
13%
5
31%
9
56%
0,55
0,44
2,29
N/C: not computable
Pool
M_1100
G_1101
G_1102
G_1103
G_1104
G_1105
G_1106
G_1107
G_1108
M_1100
G_1101
G_1102
G_1103
G_1104
G_1105
G_1106
G_1107
G_1108
Legende:
Not significant
Weighted Statistics
Coefficients
Coefficients
Coefficients
#
%
#
%
#
%
R2
Adj. R2
D-W
104
45
43%
43
41%
16
15%
0,39
0,33
1,76
16
8
50%
6
38%
2
13%
0,08
-0,03
1,21
10
4
40%
1
10%
5
50%
0,16
0,06
2,29
13
6
46%
5
38%
2
15%
0,21
0,12
1,95
14
5
36%
5
36%
4
29%
0,42
0,35
1,77
12
7
58%
4
33%
1
8%
0,38
0,31
1,17
11
6
55%
3
27%
2
18%
0,26
0,18
2,40
16
7
44%
8
50%
1
6%
0,50
0,45
1,43
12
5
42%
4
33%
3
25%
0,33
0,26
1,65
104
28
27%
14
13%
62
60%
0,57
0,46
2,32
16
6
38%
1
6%
9
56%
0,69
0,61
2,54
10
2
20%
0
0%
8
80%
0,45
0,31
2,60
13
2
15%
2
15%
9
69%
0,42
0,28
2,36
14
2
14%
2
14%
10
71%
0,51
0,39
2,04
12
2
17%
3
25%
7
58%
0,67
0,59
2,12
11
2
18%
0
0%
9
82%
0,51
0,39
2,41
16
4
25%
4
25%
8
50%
0,57
0,47
2,35
12
4
33%
0
0%
8
67%
0,46
0,34
2,03
N/C: not computable
337
338
Pool
M_0900
G_0901
G_0902
G_0903
G_0904
G_0905
G_0906
G_0907
G_0908
M_0900
G_0901
G_0902
G_0903
G_0904
G_0905
G_0906
G_0907
G_0908
Legende:
Not significant
Weighted Statistics
Coefficients
Coefficients
Coefficients
#
%
#
%
#
%
R2
Adj. R2
D-W
182
N/C
N/C
N/C
31
11
35%
10
32%
10
32%
0,31
0,23
1,74
18
5
28%
6
33%
7
39%
0,26
0,17
1,72
18
8
44%
9
50%
1
6%
0,30
0,22
1,31
38
13
34%
17
45%
8
21%
0,45
0,39
1,73
19
8
42%
5
26%
6
32%
0,65
0,60
2,18
18
6
33%
7
39%
5
28%
0,54
0,49
1,50
19
9
47%
3
16%
7
37%
0,33
0,25
1,89
21
N/C
N/C
N/C
N/C
N/C
N/C
N/C
N/C
N/C
182
N/C
N/C
N/C
31
8
26%
7
23%
16
52%
0,53
0,41
2,28
18
5
28%
4
22%
9
50%
0,55
0,44
2,42
18
2
11%
3
17%
13
72%
0,71
0,64
2,31
38
5
13%
7
18%
26
68%
0,61
0,51
2,29
19
6
32%
0
0%
13
68%
0,66
0,55
2,47
18
3
17%
5
28%
10
56%
0,71
0,64
2,27
19
7
37%
3
16%
9
47%
0,67
0,59
2,43
21
N/C
N/C
N/C
N/C
N/C
N/C
N/C
N/C
N/C
N/C: not computable
Abbildung A-29: „Benpro“ – Anzahl signifikanter Korrelationskoeffizienten der Variablen „Muster“
im Auswertungsgebiet Markt 0900
Pool
M_0500
G_0501
G_0502
G_0503
G_0504
G_0505
G_0506
G_0507
G_0508
M_0500
G_0501
G_0502
G_0503
G_0504
G_0505
G_0506
G_0507
G_0508
Legende:
Not significant
Weighted Statistics
Coefficients
Coefficients
Coefficients
#
%
#
%
#
%
R2
Adj. R2
D-W
139
N/C
N/C
N/C
10
4
40%
6
60%
0
0%
0,42
0,35
1,37
23
5
22%
5
22%
13
57%
0,17
0,08
1,88
16
9
56%
6
38%
1
6%
0,47
0,41
1,74
25
10
40%
10
40%
5
20%
0,20
0,11
1,65
16
5
31%
9
56%
2
13%
0,38
0,31
1,09
19
7
37%
9
47%
3
16%
0,22
0,14
1,25
14
N/C
N/C
N/C
N/C
N/C
N/C
N/C
N/C
N/C
16
9
56%
7
44%
0
0%
0,32
0,24
1,71
139
N/C
N/C
N/C
10
1
10%
2
20%
7
70%
0,55
0,44
1,98
23
3
13%
4
17%
16
70%
0,70
0,63
2,29
16
3
19%
1
6%
12
75%
0,53
0,42
1,96
25
7
28%
5
20%
13
52%
0,49
0,37
2,19
16
3
19%
6
38%
7
44%
0,77
0,71
2,00
19
1
5%
9
47%
9
47%
0,53
0,42
1,94
14
N/C
N/C
N/C
N/C
N/C
N/C
N/C
N/C
N/C
16
11
69%
5
31%
0
0%
0,67
0,59
2,39
N/C: not computable
Pool
M_1100
G_1101
G_1102
G_1103
G_1104
G_1105
G_1106
G_1107
G_1108
M_1100
G_1101
G_1102
G_1103
G_1104
G_1105
G_1106
G_1107
G_1108
Legende:
Not significant
Weighted Statistics
Coefficients
Coefficients
Coefficients
#
%
#
%
#
%
R2
Adj. R2
D-W
104
44
42%
44
42%
16
15%
0,35
0,28
1,68
16
7
44%
6
38%
3
19%
0,12
0,02
1,72
10
4
40%
2
20%
4
40%
0,12
0,02
2,37
13
5
38%
5
38%
3
23%
0,19
0,10
1,86
14
5
36%
5
36%
4
29%
0,35
0,28
1,57
12
7
58%
4
33%
1
8%
0,37
0,30
1,17
11
6
55%
4
36%
1
9%
0,27
0,19
2,02
16
6
38%
8
50%
2
12%
0,49
0,43
1,40
12
4
33%
5
42%
3
25%
0,28
0,20
1,57
104
28
27%
12
12%
64
62%
0,57
0,46
2,32
16
7
44%
1
6%
8
50%
0,71
0,64
2,54
10
1
10%
0
0%
9
90%
0,31
0,14
2,65
13
2
15%
2
15%
9
69%
0,48
0,36
2,33
14
3
21%
2
14%
9
64%
0,51
0,39
2,10
12
3
25%
2
17%
7
58%
0,65
0,57
2,10
11
0
0%
0
0%
11
100%
0,50
0,38
2,31
16
5
31%
4
25%
7
44%
0,58
0,47
2,34
12
5
42%
0
0%
7
58%
0,45
0,31
2,01
N/C: not computable
339
340
7.4 Ergebnisse einfacher und multipler Regressionen „Urologen-Pools“
Die folgenden Tabellen zeigen die Ergebnisse von einfachen und multiplen Regression aus Pools,
welche nach entsprechend der Niederlassung eines Facharztes für Urologie gebildet wurden. Cross
Section Units sind IMS-Mikro-Kreise.
Es wurden sowohl gemeinsame Korrelationskoeffizienten als auch gemeinsame Konstanten für alle
Cross Section Units geschätzt (Auswertungs-Code F a / K).
Besprechungen
28,1
Muster
VA Urologen
Intercept
VA API
17,1
107,6
88,4
35,9
37,1
27,8
36,7
Legende
-11,3
-13,1
14,5
-12,8
85,1
83,1
95,8
84,9
Adj. R2
64,0
99,4
52,7
972,6
1065,5
1173,8
1178,0
972,2
979,9
978,3
1092,7
978,9
0,26
0,27
0,37
0,39
0,26
0,32
0,32
0,33
0,33
N/C: not computable
Regression über 1.249 IMS-Mikro-Kreise mit mindestens 1 Urologen
Abbildung A-32: „Benpro“ – Regressionspool IMS-Mikro-Kreise mit mehr als 1 Urologen
Besprechungen
27,6
Muster
VA Urologen
Intercept
17,2
120,5
78,6
35,6
34,3
26,2
34,04
Legende
-11,7
-11,8
14,1
-11,5
71,2
68,0
86,1
68,4
Adj. R2
VA API
65,5
92,5
63,1
1252,8
1357,3
1482,0
1485,9
1251,8
1270,2
1267,7
1390,6
1268,3
0,31
0,32
0,45
0,45
0,31
0,36
0,36
0,38
0,36
N/C: not computable
Regression über 624 IMS-Mikro-Kreise mit mindestens 2 Urologen
Besprechungen
27,9
341
Muster
VA Urologen
Intercept
VA API
15,9
87,2
95,7
34,3
29,3
24,0
28,8
Legende
-9,9
-8,0
11,4
-7,7
48,3
n.erf.
66,8
43,3
Adj. R2
76,9
103,3
73,2
1504,5
1631,6
1760,5
1769,5
1503,9
1564,0
1561,0
1690,9
1562,4
0,37
0,38
0,49
0,50
0,38
0,44
0,44
0,45
0,44
N/C: not computable
Besprechungen
35,8
Muster
VA Urologen
Intercept
VA API
27,9
n.erf.
145,0
36,6
37,6
40,4
37,9
Legende
n.erf.
3,42
40,2
n.erf.
n.erf.
n.erf.
n.erf.
n.erf.
Adj. R2
155,1
137,1
156,5
1743,3
1941,0
2137,3
2137,4
1743,1
1745,3
1738,0
1943,9
1736,4
0,41
0,59
0,56
0,57
0,41
0,55
0,55
0,80
0,56
N/C: not computable
Besprechungen
35,8
Muster
VA Urologen
Intercept
VA API
10,7
-167,3
458,0
52,8
52,8
37,3
54,3
Legende
-22,6
-22,2
11,4
-22,0
n.erf.
n.erf.
-173,8
n.erf.
Adj. R2
558,4
559,8
551,5
1824,7
2107,9
2304,7
2252,7
1810,3
1852,3
1823,5
2125,8
1822,4
0,07
0,26
0,44
0,47
0,09
0,11
0,08
0,21
0,12
N/C: not computable
Anhang 8: Tabellen zum Datenset „Asthma“
343
Anhang 8 Tabellen zum Datenset „Asthma“
Im Anhang mit Tabellen zum Datenset „Asthma“ sind aus Gründen der Übersichtlichkeit und
Lesbarkeit des Textes die Tabellen aufgeführt, auf welche die Auswertung des Datensets (Abschnitt
4.4) Bezug nimmt.
8.1 Zusammenfassung der Ergebnisse unterschiedlicher Aggregationsebenen
Die folgende Tabelle fasst die Ergebnisse von einfacher Regressionen der Performancetreiber auf
unterschiedlichen Aggregationsebenen zusammen. Neben den Korrelationskoeffizienten als
zentralem Element sind auch die Anzahl der Cross Section Units des Schätzpools sowie Intercept und
Adj.R2 als Mass des Erklärungsgehalts der Schätzung angegeben.
Aggregationsniveau
Anzahl Cross Coefficient Intercept
Adj. R2
Section Units
Besprechungen
IMS-Mikro-Kreise
1.845
29,71
20,19
0,29
AD-Gebiete
113
47,61
-2939,98
0,83
Märkte
14
60,12 -47139,21
0,96
Muster
IMS-Mikro-Kreise
1.845
25,30
81,68
0,34
AD-Gebiete
113
39,78
-476,81
0,77
Märkte
14
47,65 -16962,48
0,79
AWB
IMS-Mikro-Kreise
1.845
69,51
324,89
-0,09
AD-Gebiete
113
76,12
7651,64
-0,04
Märkte
14
145,80
59415,47
0,03
Veranstaltungen
IMS-Mikro-Kreise
1.845
116,17
379,75
-0,13
AD-Gebiete
113
158,29
8694,27
-0,08
Märkte
14
239,68
76586,75
-0,03
Abbildung A-37: „Asthmair“ – Vergleich der Regressionsergebnisse unterschiedlicher
344
8.2 Zusammenfassung der Ergebnisse unterschiedlicher Schätzpools und Schätzverfahren
Die Tabellen dieses Abschnitt stellen die Ergebnisse einfacher Regressionen bei Variation des
Schätzpools und des Schätzverfahrens dar. Sie sind wie folgt aufgebaut:
Ø Die Variation des Schätzverfahrens wird in drei Teilen wiedergegeben: dem oberen, mittleren und
unteren Teil. Der obere Teil enthält die Schätzungen mit „Common Coefficients and Intercepts“ (2a/K,
nur für Regionalmärkte), der mittlere Teil Schätzungen mit Cross Section Specific Coefficients and
Common Intercepts (1c/K oder 2c/K) und der untere die Schätzungen mit Cross Section Specific
Coefficients and Intercepts (1d/K oder 2d/K). Der Vergleich erfolgt jeweils zwischen gleichen
Schätzpools aus unterschiedlichen Teilen der Tabelle.
Ø Die Variation der Zusammensetzung der Schätzpools wird innerhalb der jeweiligen Teile
dargestellt; ein Vergleich erfolgt jeweils innerhalb des gleichen Teils der Tabelle.
Pool
Coefficients
Min. Mean Max.
M_0900
M_0900
G_0901
G_0902
G_0903
G_0904
G_0905
G_0906
G_0907
G_0908
M_0900
G_0901
G_0902
G_0903
G_0904
G_0905
G_0906
G_0907
G_0908
Legende:
1,92
3,36
13,37
6,84
5,32
3,79
3,50
6,19
4,44
4,45
14,61
6,19
1,64
5,89
9,37
5,52
Intercept C
Weighted Statistics
Coefficients
Min. Mean Max.
Min.
Mean
Max.
R2
Adj. R2 D-W
22,62
40,34
0,34
0,34
1,55
28,54 101,39
14,27
0,57
0,46
2,27
21,24 50,20
45,42
0,39
0,24
2,07
32,77 74,26
-11,93
0,61
0,51
2,36
34,39 94,75
24,93
0,45
0,30
2,29
31,53 102,76
3,49
0,45
0,32
2,40
31,29 85,21
45,56
0,53
0,42
2,48
24,36 59,71
-4,03
0,69
0,61
2,49
28,76 57,72
-13,41
0,76
0,70
2,46
26,05 99,20
0,35
0,57
0,46
2,27
N/C
N/C
N/C
29,59 71,32
- -906,84
42,26 671,45
0,67
0,46
2,19
32,23 77,91
- -404,37 -88,89 248,13
0,69
0,49
2,63
39,15 100,03
- -465,71 183,00 1036,09
0,71
0,51
2,17
N/C
N/C
N/C
33,46 121,62
- -1917,06 -21,21 766,88
0,67
0,46
2,68
30,68 77,52 -2,23 -2,23 -2,23 -444,80
8,52 501,56
0,80
0,68
2,85
32,10 62,97
- -296,56
58,83 1635,40
0,96
0,93
2,65
25,54 94,45 -14,97 -14,97 -14,97 -564,33
59,76 636,13
0,68
0,48
2,49
N/C: not computable
Abbildung A-38: „Asthmair“ – Ausprägungen signifikanter Korrelationskoeffizienten der
Variablen „Produktbesprechungen“ im Auswertungsgebiet Markt 0900
Pool
Coefficients
Min. Mean Max.
M_0500
M_0500
G_0501
G_0502
G_0503
G_0504
G_0505
G_0506
G_0507
G_0508
M_0500
G_0501
G_0502
G_0503
G_0504
G_0505
G_0506
G_0507
G_0508
Legende:
17,29
11,17
1,09
10,17
21,98
29,30
8,50
21,77
2,20
1,66
12,61
17,57
20,47
14,52
Intercept C
Weighted Statistics
Coefficients
Min. Mean Max.
Min.
Mean
Max.
R2
Adj. R2 D-W
31,29
28,76
0,44
0,44
1,56
N/C
N/C
N/C
37,88 73,98
-137,42
0,77
0,71
2,25
N/C
N/C
N/C
31,88 61,13
-94,04
0,63
0,53
2,13
43,75 338,40
3,50
0,80
0,75
2,66
41,02 105,90
148,58
0,50
0,37
2,30
66,10 203,95
-82,62
0,75
0,68
2,45
51,24 107,62
-113,69
0,61
0,51
1,98
32,54 57,71
60,45
0,40
0,24
2,23
N/C
N/C
N/C
52,61 117,53
- -1481,69 -322,28 351,34
0,87
0,79
2,47
N/C
N/C
N/C
39,23 89,43
- -2034,99 -285,34 280,10
0,76
0,60
2,46
48,68 365,89
- -75,45
76,80 717,27
0,85
0,75
2,51
46,65 117,53 -91,60 -91,60 -91,60 -226,30 313,22 1475,57
0,79
0,65
2,51
66,72 183,43
- -1143,55 -114,96 616,49
0,88
0,81
2,65
67,13 163,86 -54,13 -54,13 -54,13 -2036,33 -333,11 984,71
0,73
0,56
2,42
34,98 59,99
- -1647,46
96,78 980,33
0,46
0,12
2,06
N/C: not computable
Pool
Coefficients
Min. Mean Max.
M_1100
M_1100
G_1101
G_1102
G_1103
G_1104
G_1105
G_1106
G_1107
G_1108
3,64
6,22
10,07
10,05
8,03
46,30
13,19
6,75
11,64
M_1100
G_1101
G_1102
G_1103
G_1104
G_1105
G_1106
G_1107
G_1108
3,05
3,05
9,11
11,19
7,41
36,18
9,17
4,80
13,19
Legende:
Intercept C
Weighted Statistics
Coefficients
Min. Mean Max.
Min.
Mean
Max.
R2
Adj. R2 D-W
27,07
-16,84
0,40
0,39
1,36
31,19 143,91
-17,76
0,74
0,67
2,20
33,17 72,63
-65,44
0,62
0,53
2,21
19,03 35,55
-159,79
0,77
0,71
2,36
31,75 71,78
69,88
0,73
0,67
2,33
29,15 84,05
61,60
0,15
-0,07
1,48
78,59 135,17
-339,13
0,84
0,80
2,29
19,36 47,52
-67,49
0,71
0,63
2,29
33,17 144,20
-20,46
0,73
0,66
2,28
33,38 91,46
-23,15
0,80
0,75
2,70
36,21 181,68
- -2026,01 -87,79 1088,97
0,82
0,71
2,53
46,44 181,68
- -892,13 -191,41 317,33
0,69
0,49
2,51
16,72 23,18
- -605,81 -214,36 127,05
0,90
0,83
2,69
40,40 85,98
- -521,02 107,05 562,13
0,88
0,80
2,67
19,42 36,16
- -621,00 244,88 1088,97
0,51
0,20
1,62
83,78 189,37
- -2026,01 -553,04 1012,05
0,87
0,79
2,86
18,72 39,58
- -381,89 -90,55 106,18
0,76
0,61
2,29
36,61 157,84
- -518,48 -20,23 575,59
0,81
0,69
2,45
32,69 89,40
- -593,46 -65,65 240,31
0,84
0,75
2,96
N/C: not computable
345
346
Pool
Coefficients
Min. Mean Max.
M_0900
M_0900
G_0901
G_0902
G_0903
G_0904
G_0905
G_0906
G_0907
G_0908
M_0900
G_0901
G_0902
G_0903
G_0904
G_0905
G_0906
G_0907
G_0908
Legende:
2,54
2,09
8,87
12,79
3,25
5,24
4,54
2,92
3,22
4,41
19,82
11,16
3,70
5,73
8,23
3,89
Intercept C
Weighted Statistics
Coefficients
Min. Mean Max.
Min.
Mean
Max.
R2
Adj. R2 D-W
20,65
75,16
0,30
0,30
1,62
26,79 120,39
62,21
0,57
0,46
2,28
18,18 38,19 -4,38 -4,38 -4,38
88,87
0,39
0,23
1,90
35,18 101,76
72,37
0,45
0,31
2,22
35,58 86,48
93,57
0,73
0,67
2,31
32,21 97,15 -8,04 -5,47 -2,48
45,60
0,49
0,36
2,35
28,92 96,89
1.323,30
0,53
0,41
2,64
19,08 46,34
38,83
0,60
0,50
2,42
22,70 40,33
58,06
0,53
0,41
2,09
19,31 48,36
0,72
0,56
0,45
2,14
N/C
N/C
N/C
22,21 51,72
- -204,64 137,93 720,04
0,53
0,23
1,95
44,22 119,84
- -139,25 123,84 447,42
0,54
0,23
2,24
34,55 87,50
- -98,53 260,17 2318,26
0,80
0,67
2,29
N/C
N/C
N/C
27,56 92,81
- -111,85
99,51 406,60
0,66
0,44
2,66
20,81 40,25 -1,55 -1,55 -1,55 -163,04
87,92 951,38
0,67
0,46
2,39
31,54 50,84
- -225,64 175,68 1339,36
0,95
0,91
2,16
22,48 51,45
- -203,03 157,10 714,18
0,62
0,37
2,13
N/C: not computable
Variablen „Muster“ im Auswertungsgebiet Markt 0900
Pool
Coefficients
Min. Mean Max.
M_0500
M_0500
G_0501
G_0502
G_0503
G_0504
G_0505
G_0506
G_0507
G_0508
M_0500
G_0501
G_0502
G_0503
G_0504
G_0505
G_0506
G_0507
G_0508
Legende:
18,60
2,14
1,92
10,12
11,64
9,70
18,33
1,95
1,87
1,38
10,07
13,05
15,44
21,09
Intercept C
Weighted Statistics
Coefficients
Min. Mean Max.
Min.
Mean
Max.
R2
Adj. R2 D-W
28,91
70,80
0,49
0,49
1,65
N/C
N/C
N/C
32,89 51,90 -9,18 -9,18 -9,18
-184,84
0,66
0,58
1,97
N/C
N/C
N/C
24,99 44,67
25,43
0,86
0,82
2,73
29,47 88,16
21,57
0,81
0,77
2,76
41,44 86,20
140,71
0,56
0,45
2,48
49,94 163,16
-2,05
0,74
0,68
3,03
22,67 30,59
177,10
0,35
0,19
1,60
42,70 89,62
20,47
0,84
0,80
2,91
N/C
N/C
N/C
26,56 52,55 -6,21 -6,21 -6,21
84,61 384,09 1129,63
0,67
0,47
1,76
N/C
N/C
N/C
25,85 59,49
- -380,32
23,68 384,57
0,87
0,79
2,82
30,78 99,71
- -150,67
95,51 446,33
0,92
0,88
2,69
43,38 102,00
- -137,32 292,98 980,55
0,97
0,95
2,54
47,47 112,40
- -346,79
68,85 717,28
0,76
0,61
2,92
26,69 33,94
- -82,57 303,71 848,23
0,42
0,05
1,62
46,88 99,87
- -228,78 103,52 478,61
0,93
0,89
2,78
N/C: not computable
Pool
Coefficients
Min. Mean Max.
M_1100
M_1100
G_1101
G_1102
G_1103
G_1104
G_1105
G_1106
G_1107
G_1108
2,36
3,77
6,61
4,87
3,99
28,09
5,65
4,48
4,07
M_1100
G_1101
G_1102
G_1103
G_1104
G_1105
G_1106
G_1107
G_1108
2,07
5,00
7,53
10,62
2,07
32,88
4,57
4,95
6,23
Legende:
Intercept C
Weighted Statistics
Coefficients
Min. Mean Max.
Min.
Mean
Max.
R2
Adj. R2 D-W
21,44
58,47
0,24
0,24
1,33
28,69 138,20
39,01
0,60
0,50
2,00
32,91 73,05
17,10
0,48
0,35
2,12
12,23 17,56
-45,20
0,72
0,65
2,25
23,27 62,51
137,54
0,55
0,43
1,91
24,39 60,08
98,63
0,15
-0,06
1,65
61,51 131,97
-84,73
0,85
0,81
2,19
14,01 42,56
45,46
0,48
0,34
1,75
19,57 38,53
34,76
0,57
0,45
2,03
29,26 82,79
174,89
0,42
0,27
1,70
28,73 125,75
- -537,11 121,54 1433,79
0,73
0,55
2,00
39,26 87,80
- -451,11
59,70 1050,68
0,53
0,22
2,10
12,77 18,07
- -93,66
26,41 542,03
0,79
0,65
2,22
26,11 56,60
- -373,30 226,01 617,50
0,87
0,78
2,11
15,72 41,86
-0,76 332,79 1433,79
0,33
-0,10
1,50
66,96 125,75
- -537,11 -96,47 715,98
0,86
0,77
2,32
16,17 42,53
- -121,90
68,95 431,12
0,54
0,25
1,75
20,05 45,94
- -246,83
81,32 567,12
0,61
0,36
2,04
31,53 102,96
- -193,62 243,46 722,73
0,46
0,11
1,71
N/C: not computable
347
348
8.3 Anzahl signifikanter Ergebnisse
Die folgenden Tabellen fassen die Zahl der signifikanten Korrelationskoeffizienten der Cross Sectionspezifischen Schätzungen zusammen. Dabei musste ein Signifikanzniveau von mindestens 90%
erreicht werden. Innerhalb der als signifikant geschätzten Korrelationskoeffizienten wurde aufgrund
der sachlogischen Überlegungen zwischen positiven und negativen Koeffizienten unterschieden.
Darüber hinaus werden auch die Schätzmasse der Regressionsgleichungen dargestellt.
In den Tabellen kann verglichen werden,
• inwiefern sich die Zahl der als signifikant geschätzten Korrelationskoeffizienten eines Pools
verändert, wenn zusätzlich auch Cross Section-spezifische Konstanten geschätzt werden.
• bei welcher Art der Poolbildung (Summe aller G_... oder M_...) mehr signifikante
Korrelationskoeffizienten geschätzt werden.
Pool
M_0900
G_0901
G_0902
G_0903
G_0904
G_0905
G_0906
G_0907
G_0908
M_0900
G_0901
G_0902
G_0903
G_0904
G_0905
G_0906
G_0907
G_0908
Legende:
Not significant
Weighted Statistics
Coefficients
Coefficients
Coefficients
#
%
#
%
#
%
R2
Adj. R2
D-W
182
163
90%
0
0%
19
10%
0,57
0,46
2,27
31
24
77%
0
0%
7
23%
0,39
0,24
2,07
18
16
89%
0
0%
2
11%
0,61
0,51
2,36
18
15
83%
0
0%
3
17%
0,45
0,30
2,29
38
33
87%
0
0%
5
13%
0,45
0,32
2,40
19
18
95%
0
0%
1
5%
0,53
0,42
2,48
18
16
89%
0
0%
2
11%
0,69
0,61
2,49
19
18
95%
0
0%
1
5%
0,76
0,70
2,46
21
17
0
4
19%
0,57
0,46
2,27
182
N/C
N/C
N/C
31
19
61%
0
0%
12
39%
0,67
0,46
2,19
18
14
78%
0
0%
4
22%
0,69
0,49
2,63
18
12
67%
0
0%
6
33%
0,71
0,51
2,17
38
N/C
N/C
N/C
19
13
68%
0
0%
6
32%
0,67
0,46
2,68
18
12
67%
1
6%
5
28%
0,80
0,68
2,85
19
12
63%
0
0%
7
37%
0,96
0,93
2,65
21
16
1
4
19%
0,68
0,48
2,49
N/C: not computable
Abbildung A-44: „Asthmair“ – Anzahl signifikanter Korrelationskoeffizienten der Variablen
Pool
M_0500
G_0501
G_0502
G_0503
G_0504
G_0505
G_0506
G_0507
G_0508
M_0500
G_0501
G_0502
G_0503
G_0504
G_0505
G_0506
G_0507
G_0508
Legende:
Not significant
Weighted Statistics
Coefficients
Coefficients
Coefficients
#
%
#
%
#
%
R2
Adj. R2
D-W
139
N/C
N/C
N/C
10
9
90%
0
0%
1
10%
0,77
0,71
2,25
23
N/C
N/C
N/C
16
16
100%
0
0%
0
0%
0,63
0,53
2,13
25
22
88%
0
0%
3
12%
0,80
0,75
2,66
16
14
88%
0
0%
2
13%
0,50
0,37
2,30
19
18
95%
0
0%
1
5%
0,75
0,68
2,45
14
14
100%
0
0%
0
0%
0,61
0,51
1,98
16
12
75%
0
0%
4
25%
0,40
0,24
2,23
139
N/C
N/C
N/C
10
7
70%
0
0%
3
30%
0,87
0,79
2,47
23
N/C
N/C
N/C
16
12
75%
0
0%
4
25%
0,76
0,60
2,46
25
18
72%
0
0%
7
28%
0,85
0,75
2,51
16
10
63%
1
6%
5
31%
0,79
0,65
2,51
19
16
84%
0
0%
3
16%
0,88
0,81
2,65
14
12
86%
1
7%
1
7%
0,73
0,56
2,42
16
8
50%
0
0%
8
50%
0,46
0,12
2,06
N/C: not computable
Pool
M_1100
G_1101
G_1102
G_1103
G_1104
G_1105
G_1106
G_1107
G_1108
M_1100
G_1101
G_1102
G_1103
G_1104
G_1105
G_1106
G_1107
G_1108
Legende:
Not significant
Weighted Statistics
Coefficients
Coefficients
Coefficients
#
%
#
%
#
%
R2
Adj. R2
D-W
104
88
85%
0
0%
16
15%
0,74
0,67
2,20
16
15
94%
0
0%
1
6%
0,62
0,53
2,21
10
9
90%
0
0%
1
10%
0,77
0,71
2,36
13
11
85%
0
0%
2
15%
0,73
0,67
2,33
14
8
57%
0
0%
6
43%
0,15
-0,07
1,48
12
12
100%
0
0%
0
0%
0,84
0,80
2,29
11
10
91%
0
0%
1
9%
0,71
0,63
2,29
16
13
81%
0
0%
3
19%
0,73
0,66
2,28
12
10
83%
0
0%
2
17%
0,80
0,75
2,70
104
82
79%
0
0%
22
21%
0,82
0,71
2,53
16
16
100%
0
0%
0
0%
0,69
0,49
2,51
10
7
70%
0
0%
3
30%
0,90
0,83
2,69
13
7
54%
0
0%
6
46%
0,88
0,80
2,67
14
7
50%
0
0%
7
50%
0,51
0,20
1,62
12
11
92%
0
0%
1
8%
0,87
0,79
2,86
11
10
91%
0
0%
1
9%
0,76
0,61
2,29
16
13
81%
0
0%
3
19%
0,81
0,69
2,45
12
10
83%
0
0%
2
17%
0,84
0,75
2,96
N/C: not computable
349
350
Pool
M_0900
G_0901
G_0902
G_0903
G_0904
G_0905
G_0906
G_0907
G_0908
M_0900
G_0901
G_0902
G_0903
G_0904
G_0905
G_0906
G_0907
G_0908
Legende:
Not significant
Weighted Statistics
Coefficients
Coefficients
Coefficients
#
%
#
%
#
%
R2
Adj. R2
D-W
182
144
79%
1
1%
37
20%
0,57
0,46
2,28
31
19
61%
1
3%
11
35%
0,39
0,23
1,90
18
13
72%
0
0%
5
28%
0,45
0,31
2,22
18
14
78%
0
0%
4
22%
0,73
0,67
2,31
38
28
74%
4
11%
6
16%
0,49
0,36
2,35
19
17
89%
0
0%
2
11%
0,53
0,41
2,64
18
13
72%
0
0%
5
28%
0,60
0,50
2,42
19
14
74%
0
0%
5
26%
0,53
0,41
2,09
21
17
0
4
19%
0,56
0,45
2,14
182
N/C
N/C
N/C
31
18
58%
0
0%
13
42%
0,53
0,23
1,95
18
9
50%
0
0%
9
50%
0,54
0,23
2,24
18
12
67%
0
0%
6
33%
0,80
0,67
2,29
38
N/C
N/C
N/C
19
14
74%
0
0%
5
26%
0,66
0,44
2,66
18
12
67%
1
6%
5
28%
0,67
0,46
2,39
19
8
42%
0
0%
11
58%
0,95
0,91
2,16
21
13
0
8
38%
0,62
0,37
2,13
N/C: not computable
Pool
M_0500
G_0501
G_0502
G_0503
G_0504
G_0505
G_0506
G_0507
G_0508
M_0500
G_0501
G_0502
G_0503
G_0504
G_0505
G_0506
G_0507
G_0508
Legende:
Not significant
Weighted Statistics
Coefficients
Coefficients
Coefficients
#
%
#
%
#
%
R2
Adj. R2
D-W
139
N/C
N/C
N/C
10
5
50%
1
10%
4
40%
0,66
0,58
1,97
23
N/C
N/C
N/C
16
15
94%
0
0%
1
6%
0,86
0,82
2,73
25
20
80%
0
0%
5
20%
0,81
0,77
2,76
16
12
75%
0
0%
4
25%
0,56
0,45
2,48
19
17
89%
0
0%
2
11%
0,74
0,68
3,03
14
10
0
4
29%
0,35
0,19
1,60
16
12
75%
0
0%
4
25%
0,84
0,80
2,91
139
N/C
N/C
N/C
10
6
60%
1
10%
3
30%
0,67
0,47
1,76
23
N/C
N/C
N/C
16
14
88%
0
0%
2
13%
0,87
0,79
2,82
25
16
64%
0
0%
9
36%
0,92
0,88
2,69
16
8
50%
0
0%
8
50%
0,97
0,95
2,54
19
16
84%
0
0%
3
16%
0,76
0,61
2,92
14
8
57%
0
0%
6
0%
0,42
0,05
1,62
16
8
50%
0
0%
8
50%
0,93
0,89
2,78
N/C: not computable
Pool
M_1100
G_1101
G_1102
G_1103
G_1104
G_1105
G_1106
G_1107
G_1108
M_1100
G_1101
G_1102
G_1103
G_1104
G_1105
G_1106
G_1107
G_1108
Legende:
Not significant
Weighted Statistics
Coefficients
Coefficients
Coefficients
#
%
#
%
#
%
R2
Adj. R2
D-W
104
83
80%
0
0%
21
20%
0,60
0,50
2,00
16
13
81%
0
0%
3
19%
0,48
0,35
2,12
10
7
70%
0
0%
3
30%
0,72
0,65
2,25
13
8
62%
0
0%
5
38%
0,55
0,43
1,91
14
7
50%
0
0%
7
50%
0,15
-0,06
1,65
12
10
83%
0
0%
2
17%
0,85
0,81
2,19
11
9
82%
0
0%
2
18%
0,48
0,34
1,75
16
12
75%
0
0%
4
25%
0,57
0,45
2,03
12
7
58%
0
0%
5
42%
0,42
0,27
1,70
104
72
69%
0
0%
32
31%
0,73
0,55
2,00
16
11
69%
0
0%
5
31%
0,53
0,22
2,10
10
6
60%
0
0%
4
40%
0,79
0,65
2,22
13
8
62%
0
0%
5
38%
0,87
0,78
2,11
14
8
57%
0
0%
6
43%
0,33
-0,10
1,50
12
9
75%
0
0%
3
25%
0,86
0,77
2,32
11
8
73%
0
0%
3
27%
0,54
0,25
1,75
16
11
69%
0
0%
5
31%
0,61
0,36
2,04
12
7
58%
0
0%
5
42%
0,46
0,11
1,71
N/C: not computable
351
Verzeichnis der Interview- und Gesprächspartner
353
Verzeichnis der Interview- und Gesprächspartner
Diana Behnen, Thomas Group Frankfurt,
Resultant
28. September 1999, 10:00 – 11:30
Henriette Hentschel, MSD Sharp & Dohme GmbH, Haar b. München,
Manager Health Politics
24. März 1998, 18:00 –20:00
Angelika Joos, MSD Sharp & Dohme GmbH, Haar b. München,
Arzneimittelzulassung
4. November 1998, 15:30 – 17:00
Neben den hier aufgeführten Interviews wurden während des Zeitraumes der empirischen Arbeit und
Datenerhebung von Januar 1998 bis Januar 1999, aber auch darüber hinaus bis zur Fertigstellung der
Dissertation zahlreiche informelle Gespräche mit Praktikern und Experten aus Marketing, Vertrieb,
Marktforschung und dem Finanzwesen geführt. Dabei konnten zur Klärung spezifischer Fragen
verschiedene Hierarchiebenen berücksichtigt werden.
Abkürzungsverzeichnis
355
#
Anzahl
AD, AD-Gebiet
Aussendienst, Aussendienstgebiet
Adj. R2, R2Adj.
API
asw
AWB
BAH
Adjusted R2 (korrigiertes Bestimmtheitsmass)
Allgemeinärzte / Praktiker / Internisten
Absatzwirtschaft
Anwendungsbeobachtung
Bundesfachverband der Arzneimittel-Hersteller e.V. [Deutschland]
BÄK
BfArM
Bundesausschuss der Ärzte und Krankenkassen
Bundesamt für Arzneimittel und Medizinalprodukte, früher
Bundesgesundheitsamt (BGA)
Benigne Prostata-Hyperplasie
Bundesverband der Pharmazeutischen Industrie e.V. [Deutschland]
Balanced Scorecard
Compound Growth Rate
Concerned Member State
Coefficients (Korrelationskoeffizienten)
Cost of Sales
Deckungsbeitrag I, Deckungsbeitrag II
Deutsche Mark
Deutscher Pharmazeutischer Markt
Direct-to-Customer Marketing
Durbin-Watson Statistik
European Medicine Evaluation Agency
Forschung und Entwicklung
Federal Drug Administration
Feasible Generalized Least Squares
Generalized Least Squares
Harvard Business Manager
Harvard Business Review
International Accounting Standards
Institute of Management Accountants
Information Technology, Informationstechnologie
Journal of the American Medical Association
BPH
BPI
BSC
CGR
CMS
Coeffs.
CoS
DB I, DB II
DM
DPM
DTC-Marketing
D-W
EMEA
F&E
FDA
FGLS
GLS
HBM
HBR
IAS
IMA
IT
JAMA
356
JfB
krp
KVP
LTRA
MS
n.erf.
Journal für Betriebswirtschaft
Kostenrechnungspraxis
Kontinuierlicher Verbesserungsprozess
Leukotrien-Rezeptor-Antagonist
Market Share, Marktanteil
nicht erfüllt
n.o.S.
N/C
OLAP
OLS
OTA
noch ohne Seitennumerierung
not computable
Online Analytical Processing
Ordinary Least Squares
Office of Technology Assessment, U.S. Congress
PBM
PEI
PGM
Pharm Ind
PR
R&D
RMS
RoA
RoI
RPM
Rx
signif.
SUR
U.S.
USD
US-GAAP
VA
VAP
VfA
vs.
WLS
ZfBF
Pharmaceutical Benefit Management
Paul-Ehrlich-Institut für Impfstoffe und Sera
Product Gross Margin, Produktdeckungsbeitrag
Die Pharmazeutische Industrie
Public Relations
Research and Development
Reference Member State
Return on Assets
Return on Investment
Regionaler Pharmazeutischer Markt
Prescription (Verordnung eines Medikaments)
significant, signifikant
Seemingly Unrelated Regression
United States
United States Dollar
United States Generally Accepted Accounting Principles
Veranstaltung
Verband aktiver Pharmaunternehmen e.V. [Deutschland]
Verband forschender Arzneimittelhersteller e.V. [Deutschland]
versus
Weighted Least Squares
Schmalenbachs Zeitschrift für betriebswirtschaftliche Forschung
Abbildungsverzeichnis
357
Abbildung 1-1: Pharmaindustrie im Vergleich zu anderen Industriezweigen ......................................... 1
Abbildung 1-2: Kostenverteilung in der Wertschöpfungskette innovativer
Pharmaunternehmen .................................................................................................. 3
Abbildung 1-3: Verteilung der Pharmaweltumsatzes 1998 und
Entwicklung gegenüber 1997...................................................................................... 8
Abbildung 1-4: Aufbau der Arbeit ........................................................................................................ 10
Abbildung 2-1: Anzahl der Arzneimittel in Deutschland....................................................................... 13
Abbildung 2-2: Arten von Innovation und Entwicklungsphasen eines Arzneimittels ............................ 15
Abbildung 2-3: Die F&E-Pipeline......................................................................................................... 17
Abbildung 2-4: Grundstruktur des Gesundheitswesens in Deutschland.............................................. 21
Abbildung 2-5: Gesundheitsausgaben in der Bundesrepublik Deutschland (1995)
und Ausgaben der GKV (1998)................................................................................. 25
Abbildung 2-6: Verteilung und Finanzierung von Arzneimitteln ........................................................... 26
Abbildung 2-7: Distributionsweg und Warenfluss von Arzneimitteln.................................................... 28
Abbildung 2-8: Innovative Wirkmechanismen und das Auftreten von
Nachahmerpräparaten .............................................................................................. 34
Abbildung 2-9: Konzentration in der Pharmaindustrie: Weltmarktanteil
der zehn grössten Arzneimittelunternehmen............................................................. 36
Abbildung 3-1: Aufbau des dritten Kapitels ......................................................................................... 41
Abbildung 3-2: Idealtypisches Modell des Marketingprozesses .......................................................... 45
Abbildung 3-3: Strategieprofile: Strategische Höhe und strategische Breite ....................................... 49
Abbildung 3-4: Beziehungsstrukturen innerhalb der und zwischen
den Ebenen einer Marketing-Konzeption .................................................................. 51
Abbildung 3-5: Strategischer und taktischer Einfluss der Massnahmen und
Instrumente im Marketingmix .................................................................................... 52
Abbildung 3-6: Unterschiede zwischen Konsumgütern, Industriegütern und
Arzneimitteln ............................................................................................................. 55
Abbildung 3-7: Standardisierung und Differenzierung im globalen Marketing ..................................... 56
Abbildung 3-8: Internationalisierungsstrategien ausgewählter Branchen ............................................ 57
Abbildung 3-9: Marketing- und F&E-Aktivitäten im Produktlebenszyklus ............................................ 58
Abbildung 3-10: Aufbau von Leistungs- und Kundensystemen ........................................................... 61
Abbildung 3-11: Präferenzen des Arztes hinsichtlich seiner Informationsquellen................................ 65
Abbildung 3-12: Strategieempfehlungen in der pharmazeutischen Kommunikationspolitik................. 65
358
Abbildung 3-13: Prüfmöglichkeiten unterschiedlicher Güter und Leistungen:
Beziehungsmarketing und Informationsökonomik..................................................... 67
Abbildung 3-14: Transaktionsorientiertes vs. Relationship Marketing ................................................. 69
Abbildung 3-15: Adaptionsgeschwindigkeit von Innovationen............................................................. 70
Abbildung 3-16: Beispiel eines produktbezogenen Portfolios zur Arztklassifikation ............................ 70
Abbildung 3-17: Priorisierung von Kommunikationswegen nach der Lebenszyklusphase .................. 73
Abbildung 3-18: Gängige Massnahmen des Pharmamarketings und ihre Positionierung
im Marketingmix....................................................................................................... 74
Abbildung 3-19: Strategische Basisoptionen der Aussendienstorganisation....................................... 81
Abbildung 3-20: Aussendienststärken internationaler Pharmakonzerne in Deutschland..................... 83
Abbildung 3-21: Kundenselektion eines Pharmareferenten: Besuchsfrequenz und
Arztbesuche pro Jahr............................................................................................... 84
Abbildung 3-22: Führungsstruktur im pharmazeutischen Aussendienst.............................................. 86
Abbildung 3-23: Eigenverantwortliche Steuerung vs. Führung............................................................ 90
Abbildung 3-24: Operatives und strategisches Marketingcontrolling ................................................... 92
Abbildung 3-25: Aufgabengebiete des Marketingaccountings............................................................. 93
Abbildung 3-26: Führungskreislauf und Performance Management.................................................... 99
Abbildung 3-27: Funktionen und Fokusfelder des Performance Managements ................................ 103
Abbildung 3-28: Schematischer Aufbau der Balanced Scorecard ..................................................... 105
Abbildung 3-29: Möglichkeiten des Managements zur Strategieüberprüfung.................................... 108
Abbildung 3-30: Verzögerung des Feedback durch Financial Controlling ......................................... 109
Abbildung 3-31: Performance-Cockpit als Schnittstelle zwischen Strategie
und Implementierung ............................................................................................. 111
Abbildung 3-32: Ausgewählte Kennzahlen aus Arzneimittelmarketing und Vertrieb ......................... 114
Abbildung 3-33: Traditioneller Ansatz der separierten Darstellung von Daten .................................. 116
Abbildung 3-34: Schematischer Aufbau des Performance-Cockpits ................................................. 125
Abbildung 3-35: Bestimmung der Konzentrationsmasse................................................................... 126
Abbildung 3-36: Bestimmung von Wettbewerbs- und Internem Index............................................... 129
Abbildung 3-37: Regionale und bundesweite Preisindices................................................................ 132
Abbildung 3-38: Benchmarking für die Verteilung von Anwendungsbeobachtungen ........................ 137
Abbildung 4-1: Aufbau des vierten Kapitels....................................................................................... 145
Abbildung 4-2: Gewichtung der Vertriebswege im deutschen Pharmamarkt
(zu Herstellerabgabepreisen bewerteter Warenfluss) ............................................ 149
Abbildung 4-3: Übersicht der untersuchten operativen Performancetreiber ...................................... 153
Abbildung 4-4: AWBs je Datenset und zugeordneter Mappenrücklauf.............................................. 155
Abbildung 4-5: Zusammenhang der erfassten Markt- und Leistungsdaten und
Anteil der Vertriebswege am Umsatz (in den untersuchten Indikationen) ............... 158
359
Abbildung 4-6: Erhebungszeiträume der Datensets mit Launch-Dates
der analysierten Produkte ....................................................................................... 161
Abbildung 4-7: Darstellung der regional-orientierten Auswertungsstrategie
am Datenmodell...................................................................................................... 163
Abbildung 4-8: Ansätze empirischer Forschung................................................................................ 166
Abbildung 4-9: Konzentrationskoeffizienten ausgewählter soziodemographischer
Indikatoren (1996)................................................................................................... 169
Abbildung 4-10: Explorative Spezifikation einer Marktreaktionsfunktion als iterativer Prozess ......... 173
Abbildung 4-11: Multiple lineare Regressionsgleichung.................................................................... 175
Abbildung 4-12: Auswertungsschema der linearen Pooled Time Series Regression ........................ 177
Abbildung 4-13: Variationsmöglichkeiten beim Einsatz der Pooled Time Series Regression............ 182
Abbildung 4-14: Konsistenzprüfung „Aggregationsebenen“ .............................................................. 185
Abbildung 4-15: Konsistenzprüfungen „Schätzpools“ und „Schätzverfahren“.................................... 186
Abbildung 4-16: Zusammenfassung der Auswertungssystematik .................................................... 189
Abbildung 4-17: Indikationsgruppe BPH –Nationale Marktentwicklung
nach Absatz und Umsatz ........................................................................................ 193
Abbildung 4-18: „Benpro“ – Umsatz und Marktanteil im Wettbewerb der Wirkprinzipien................... 194
Abbildung 4-19: „Benpro“ – Umsatz und Marktanteil im Wettbewerb der innovativen
Präparate ................................................................................................................ 195
Abbildung 4-20: „Benpro“ – Wirksamkeit von Marketingmassnahmen nach
Selbsteinschätzung von Allgemeinärzten / Praktikern / Internisten ......................... 196
Abbildung 4-21: Vorgehen der Auswertungen im Datenset „BPH“.................................................... 197
Abbildung 4-22: Untersuchungsumfang im Datenset „Benpro“ (einfache Regressionen).................. 198
Abbildung 4-23: „Benpro“ – Konsistenz der Korrelationskoeffizienten der
Variablen „Besprechungen“ und „Muster“ bei der Schätzung auf
unterschiedlichen Aggregationsebenen .................................................................. 201
Abbildung 4-24: „Benpro“ – Konsistenz der Korrelationskoeffizienten der
beiden Variablen „Veranstaltungen“ bei der Schätzung auf
Abbildung 4-25: „Benpro“ – Vergleich der Korrelationskoeffizienten verschiedener
Marketingmassnahmen für unterschiedliche Regionalmärkte ................................. 217
Abbildung 4-26: „Benpro“ – Vergleich von Korrelationskoeffizienten verschiedener
Marketingmassnahmen für unterschiedliche AD-Gebiete ....................................... 219
Abbildung 4-27: „Benpro“ – Ergebnisse einfacher und multipler Regressionen
(Pool „D gesamt“).................................................................................................... 220
Abbildung 4-28: „Benpro“ – Ergebnisse einfacher und multipler Regressionen
(„Urologen-Pool“) .................................................................................................... 222
Abbildung 4-29: Performance-Cockpit „Benpro“ für ein AD-Gebiet ................................................... 224
Abbildung 4-30: Performance-Cockpit „Benpro“ für einen IMS-Mikro-Kreis ...................................... 226
Abbildung 4-31: Langfristige Entwicklung verschiedener Präparategruppen
im Asthmamarkt ...................................................................................................... 229
360
Abbildung 4-32: Monatliche Entwicklung des Asthmamarktes
nach Absatz und Umsatz ....................................................................................... 230
Abbildung 4-33: „Asthmair“ – Umsatz und Marktanteil im Wettbewerb
der innovativen Präparate ...................................................................................... 231
Abbildung 4-34: Vorgehen der Auswertungen im Datenset „Asthma“ ............................................... 232
Abbildung 4-35: Untersuchungsumfang Datenset „Asthma“ (einfache Regressionen)...................... 233
Abbildung 4-36: „Asthmair“ – Konsistenz der Korrelationskoeffizienten der
Variable „Besprechungen“ und „Muster“ bei der Schätzung auf
Abbildung 4-37: „Asthmair“ – Konsistenz der Korrelationskoeffizienten der beiden
Variablen „Veranstaltungen“ bei der Schätzung auf unterschiedlichen
Aggregationsebenen............................................................................................... 237
Abbildung 4-38: „Asthmair“ – Vergleich der Regressionsergebnisse unterschiedlicher
Aggregationsebenen für den Schätzpool „Deutschland gesamt“............................. 238
Abbildung 4-39: „Asthmair“ – Vergleich der Korrelationskoeffizienten verschiedener
Marketingmassnahmen für unterschiedliche Regionalmärkte ................................. 251
Abbildung 4-40: „Asthmair“ – Vergleich von Korrelationskoeffizienten verschiedener
Marketingmassnahmen für unterschiedliche AD-Gebiete ....................................... 252
(Pool „D Gesamt“).................................................................................................. 254
(„Pulmologen-Pool“)............................................................................................... 256
Abbildung 4-43: „Asthmair“ - Performance-Cockpit für ein AD-Gebiet .............................................. 258
Abbildung 4-44: „Asthmair“ - Performance-Cockpit für einen IMS-Mikro-Kreis.................................. 260
Abbildung A-1: Innovationsdimensionen und Patentschutz............................................................... 275
Abbildung A-2: Ansätze zur Definition von Innovation im Überblick .................................................. 276
Abbildung A-3: Markteinführung neuer Wirkstoffe in Deutschland und Ersteinführung
weltweit mit Nationalität des entwickelnden Unternehmens .................................... 279
Abbildung A-4: Schematische Darstellung der Arzneimittelentwicklung............................................ 281
Abbildung A-5: Die F&E-Pipeline ...................................................................................................... 283
Abbildung A-6: Die wichtigsten Phasen der Arzneimittelentwicklung am Beispiel
eines Bluthochdruckmittels (Antihypertonikum)....................................................... 284
Abbildung A-7: Vorschriften zur Durchführung von klinischen Prüfungen
in GCP und AMG .................................................................................................... 286
Abbildung A-8: Zulassungsdauer in den USA vs. Dauer der Klinischen Studien............................... 291
Abbildung A-9: Tatsächliche Zulassungsdauer im Anerkennungsverfahren
und Zulassungszeitpunkt ........................................................................................ 292
361
Abbildung A-10: Vorgesehene und tatsächliche Dauer beider
Zulassungsverfahren der EU ................................................................................. 294
Abbildung A-11: Kontingenzfaktoren auf der Aggregationsebene „Regionalmarkt“........................... 307
Abbildung A-12: Kontingenzfaktoren auf der Aggregationsebene „AD-Gebiet“ ................................. 308
Abbildung A-13: Kontingenzfaktoren auf der Aggregationsebene „IMS-Mikro-Kreis“ ........................ 309
Abbildung A-14: Phasen des Forschungsprozesses......................................................................... 313
Abbildung A-15: Multiple lineare Regressionsgleichung.................................................................... 316
Abbildung A-16: Auswertungsschema der linearen Pooled Time Series Regression........................ 318
Abbildung A-17: Bestimmtheitsmass und korrigiertes Bestimmtheitsmass ....................................... 323
Abbildung A-18: Prämissenverletzungen des linearen Regressionsmodells und ihre Folgen .......... 329
Abbildung A-19: „Benpro“ – Vergleich der Regressionsergebnisse unterschiedlicher
Abbildung A-20: „Benpro“ – Ausprägungen signifikanter Korrelationskoeffizienten der
Variablen „Produktbesprechungen“ im Auswertungsgebiet Markt 0900................. 332
Variablen „Muster“ im Auswertungsgebiet Markt 0900........................................... 334
Abbildung A-26: „Benpro“ – Anzahl signifikanter Korrelationskoeffizienten der
Abbildung A-32: „Benpro“ – Regressionspool IMS-Mikro-Kreise mit mehr als 1 Urologen ................ 340
362
Abbildung A-37: „Asthmair“ – Vergleich der Regressionsergebnisse unterschiedlicher
Variablen „Produktbesprechungen“ im Auswertungsgebiet Markt 0900.................. 344
Variablen „Muster“ im Auswertungsgebiet Markt 0900............................................ 346
Abbildung A-44: „Asthmair“ – Anzahl signifikanter Korrelationskoeffizienten der
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Lebenslauf
Persönliche Daten:
Name:
Manuel C. Solbach
Geburtsdatum:
9. Oktober 1970
Geburtsort:
Krefeld, Deutschland
Ausbildung:
1998 – 1999
Ausarbeitung der Dissertation an der Universität St. Gallen (HSG).
1997
Ausbildung zum Geprüften Pharmareferenten, IHK München.
1996 – 1997
Doktorandenstudium an der Universität St. Gallen (HSG).
1995
Austauschsemester im MBA-Programm der Carlson School of
Management, University of Minnesota, Minneapolis.
1992 – 1996
Studium der Betriebswirtschaftslehre an der Universität St. Gallen (HSG),
Schwerpunkt Strategie und Organisation.
1990 – 1992
Ausbildung zum Reserveoffizier im NATO-Fernmeldebataillon 940,
Essen-Kray.
1981 – 1990
Humanistisches Arndt-Gymnasium, Krefeld.
Beruflicher Werdegang:
seit 03.2000
BASF Pharma, London: Corporate Development.
12.1996 – 03.2000
MSD Sharp & Dohme GmbH, Haar bei München: Financial Analyst
nach Tätigkeit im pharmazeutischen Aussendienst.
04.1996 – 07.1996
Siemens AG, Unternehmensbereich Medizinaltechnik, Erlangen:
Beratungsprojekt.
05.1995 – 07.1996
Institut für Wirtschaftsinformatik (IWI), St. Gallen: Studentischer Mitarbeiter.
01.1995 – 03.1995
I+G Infratest und GfK Gesundheitsforschung, Paris: Praktikum.
04.1992 – 10.1992
Akzo Nobel, Thiemann Arzneimittel GmbH, Waltrop: Praktikum.

Performance Measurement im Arzneimittelmarketing

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