Notice bibliographique
Résumé
While the principles of needs or benefit-based market segmentation have been long established, its potential value as a route to a stronger market understanding and ultimately competitive advantage has been largely untapped in pharmaceutical marketing research, with internal process rather than market focus driving market understanding. Many of the tensions around the use of geodemographics for market segmentation in the consumer work are mirrored in the use of classification systems and diagnosis in the pharmaceutical environment. This paper presents the application of needs-based segmentation - market segmentation based on understanding how physicians use perceptions of patient needs to group patients and then use this understanding to make appropriate treatment decisions specific to each patient group. The need to include patient needs in market segmentation is taken into account by considering the consequences of not segmenting the market strategically. The approach is illustrated to show how valuable outputs are generated and how direction may be provided across the brand development process. The potential impact and application of this novel thinking within pharmaceutical companies is reviewed. This paper shows how a benefit-based or needs-based segmentation of the market provides a more potent view of the market, and argue that market segmentation should therefore be fashioned to reflect this.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,038 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,065 |
| Communication savante | 0,012 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,010 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,009 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».