在Elogia Pharma，我們希望了解全球非處方藥市場，其中包括先前研究中已經提出的類別 [非處方藥 (OTC)、皮膚化妝品 (PEC) 以及營養和食品補充劑 (NUT) )]，
加上迄今為止尚未發布的新類別的數據：
患者護理醫療設備(PAC)。
為此，我們針對四個類別進行了接觸點全球審查 2022數位研究 ：非處方藥 (OTC)、皮膚化妝品 (PEC)、營養和食品補充劑 (NUT) 以及患者護理保健品 (PAC) ），將它們相互比較。
透過這項研究，我們希望提供以下問題的答案：
非處方藥品製造商應該在 丹麥 電話號碼庫 哪些數位管道中開展業務 ，以影響患者的購買過程。
指定非處方藥品品牌必須與患者建立的溝通管道。
定義品牌-病患關係和品牌-藥局關係應該是什麼樣的。
簡而言之，了解非處方藥市場的患者購買流程。
您想了解所有細節嗎？繼續閱讀！貼文內容消費者概況
資訊來源及購買管道
非處方藥品和電子商務
按類別劃分的品牌重要性（OTC、PEC、NUT 和 PAC）
與消費者的溝通管道和改編的消息
在此下載完整的研究報告
1. 消費者概況
要針對患者進行溝通，首先我們必須了解並了解他們 seo和sem的區別 的個人資料，以便能夠根據個人資料進行細分和個性化。四個類別：OTC、PEC、NUT 和 PAC 都是女性化的，尤其是 OTC 和 PEC， NUT 和 PAC 則稍微偏向女性化。平均年齡在42至45歲之間。
2. 消費者在哪裡尋找資訊以及選擇什麼管道購買非處方產品
西班牙擁有大量藥局，非常方便且方 韓國數據 便實體購買。在這四個類別中，線下藥局是患者最優秀的購買管道，但緊隨其後的是「線上搜尋」。 我們在研究結果中看到了這一點，其中…
實體藥局仍 是需要非處方產品時搜尋資訊的主要管道，
其次是網路、諮詢健康專業人士和 藥局。圖形使用者介面 自動產生描述
儘管諮詢了多個資訊管道，但到目前為止，藥房在這四個類別中是最相關的，其次是NUT 和 PAC 中的衛生專業人員以及 PEC 中的互聯網。圖形使用者介面，自動產生應用描述
那些在 網路上搜尋資訊的人主要在OTC、NUT 和 PAC 類別中的Google 型搜尋引擎以及 PEC 中品牌自己的頁面上進行搜尋。線上藥局和品牌 自己的頁面也在 NUT和PAC中脫穎而出，這告訴我們患者清楚產品/品牌並直接去尋找。
包含自動產生的時間刻度描述的影像
阻止在網上商店購買非處方產品的主要障礙是無法獲得這四類產品的實際建議。隨後他們立即在OTC 和PAC 中購買該產品 ，並更喜歡在 PEC 和NUT中的藥房購買。
3. 網路採購在非處方藥市場佔據什麼地位？
儘管線下藥局是最常用的管道，但網路藥局越來越與實體藥局共存。
線下管道在所有類別中均佔多數，尤其是在 OTC 和 PAC 患者中。 PEC 和 NUT 是在線影響力最大的類別。線上購買與線下購買並存的驅動因素是購買速度以及四大類別的實用性和舒適性。此外，在 OTC、PEC 和 PAC 中，它激發的信心非常突出，在 NUT 中，價格也很突出。
包含日曆的圖像自動產生的描述
NUT平均價值最高的門票為83 歐元，OTC 平均價值最低的門票為 37 歐元。從購買頻率來看，PEC（每月1.8次）和NUT（每月1.7次）是頻率最高的類別，PAC最少，每月0.8次。
圖表、長條圖、矩形圖 自動產生描述
自動產生圖表描每個類別中購買最多的非處方產品：OTC 中的維生素和營養複合物（50%）、PEC 中的臉部護理產品（70%）、NUT 中的維生素和礦物質（49%）以及PAC 中的藥櫃產品 （53%） ）。
圖形使用者介面 自動產生描述4. 品牌在每個類別的相關性是什麼
購買產品時，沒有單一的相關標準：在OTC 中，藥劑師/醫生的推薦脫穎而出（70%），PEC 結合了藥劑師（38%）和天然成分（16%），在NUT和PAC中，它結合了藥劑師/醫生的建議（ 70 %）。
在所有類別的產品決策中，品牌的影響力都很小。
圖表描述自動生成，置信度中等
在所有類別中，藥劑師在選擇最終品牌時的權重是最重要的。圖形使用者介面 自動產生描述
5. 各類非處方藥品應如何與病人溝通 病患照護(PAC)醫療保健產品類別是品牌傳播最不容忍的 類別，其次是OTC。 PEC 和NUT患者更 容易接收這些通訊。
圖表 自動產生中等置信度的描述在任何類別中，患者都不希望品牌直接聯繫他們。他們更喜歡互動性較低的內容，因此電子郵件是所有類別中的首選。
圖形使用者介面 自動產生描述折扣是所有類別中最喜歡接收通訊的內容。 圖形使用者介面、文字、應用程式自動產生的描述
個人化通訊與所有四個類別相關。
PAC 買家是最不希望收到個人化通訊的買家(48%)，而PEC買家是最感興趣的買家(64%)。此外，這些溝通顯示了動員購買的力量。
時間尺度 自動產生描述
我們希望您喜歡這份關於2022 年接觸點全球回顧數位研究主要輸入的簡短摘要。如果您想更深入地了解，請不要錯過可在此處下載的完整研究報告。