Modular Content galt lange als vielversprechender Ansatz, um die Erstellung personalisierter Marketingmaterialien in der Pharmaindustrie effizient zu skalieren. Die Idee: Content-Erstellung und -Personalisierung vereinfachen – insbesondere in regulierten Umfeldern – und so die Zukunft des Omnichannel-Marketings gestalten. Doch viele Unternehmen, die diesen Ansatz umgesetzt haben, konnten die erwarteten Vorteile bislang nicht vollständig realisieren.
Gleichzeitig eröffnen die jüngsten Fortschritte im Bereich der Künstlichen Intelligenz neue Wege, um personalisierte Inhalte kosteneffizient und skalierbar bereitzustellen. Die Branche vollzieht einen Paradigmenwechsel: hin zu KI-gestützter Content-Erstellung und intelligenter Automatisierung – mit dem Ziel, Geschwindigkeit, Skalierung und gesteigerte Relevanz zu erreichen.
Dieser Artikel beleuchtet die Entwicklung Modular Content-Strategien, ihre potenziell abnehmende Relevanz und zeigt auf, wie Pharmaunternehmen ihre Content-Prozesse zukunftsfähig gestalten können.
Ein kurzer Rückblick: Der Aufstieg von Modular Content in der Pharmaindustrie
Modular Content hielt Mitte der 2010er Jahre als Antwort auf steigende Content-Volumen und die zunehmende regulatorische Komplexität im Pharmamarketing Einzug. Die Grundidee war einfach und versprach viele Vorteile:
- Inhalte in wiederverwendbare, vorab freigegebene Module zerlegen (z. B. Claims, Komponenten, Referenzen).
- Diese Module flexibel zu E-Mails, Präsentationsunterlagen, Websites und anderen Formaten zusammensetzen.
- Wiederholte MLR-Prüfungen vermeiden und gleichzeitig die Compliance sicherstellen – und dabei gleichzeitig Personalisierung in großem Umfang ermöglichen.
- Granulare Content-Bausteine nutzen, um datenbasierte Erkenntnisse zu gewinnen und die Ansprache von Healthcare Professionals (HCPs) gezielt zu personalisieren.
Mit dem Aufschwung des Omnichannel-Marketings wurde dieser Ansatz zunehmend populär. Content Management-Systeme integrierten modulare Strukturen, und Prozesse wurden rund um Claims-Bibliotheken, Referenzverlinkungen und Metadatenmodelle neu gedacht.
Erwartete Vorteile:
- Schnellere Bereitstellung von neuen Marketingmaterialies durch Wiederverwendung und Transkreation.
- Weniger MLR-Prüfungen und gesteuertes Compliance-Risiko.
- Höhere Skalierbarkeit für globale und lokale Märkte.
- Effiziente kanalübergreifende Content-Orchestrierung.
- Mehr Relevanz durch personalisierte und individuelle Inhalte.
In der Praxis zeigte sich jedoch: Die Umsetzung im großen Maßstab bringt erhebliche organisatorische Herausforderungen mit sich.
Warum Modular Content an Relevanz verliert
Mit den aktuellen technologischen Entwicklungen wird deutlich: Die Grenzen modularer Content-Strategien sind nicht zu übersehen. Ihre semi-starre Struktur und hohe operative Anforderungen in der Umsetzung werden zunehmend zum Nachteil in einer Zeit in der generative KI neue Wege eröffnet.
Schwierige Umsetzung im Alltag
Die Einführung einer Modular Content-Strategie erfordert ein Umdenken in der Arbeitsweise von Marketingteams und Agenturen. Veränderungen in Governance, Taxonomie, Tagging und Tool-Landschaften stoßen oft auf Widerstand – insbesondere bei Marketingteams und MLR-Teams (Medical, Legal, Regulatory). In frühen Projektphasen führt dies häufig erstmal zu einer Verlangsamung statt zu Beschleunigung – und nicht selten zur Rückkehr zu traditionellen Arbeitsweisen. Dem Ansatz wird damit teilweise nicht die Zeit gegeben, damit die Vorteile zum Tragen kommen.
Begrenzte Skalierbarkeit
Obwohl Modular Content für Skalierung konzipiert wurde, entsprechen die tatsächlichen Content-Volumen oft nicht den ursprünglichen Planungen. Gründe dafür sind unter anderem uneinheitliche Taxonomien, unterschiedliche lokale Regularien und Prozesse, die eine breite Umsetzung erschweren und immer wieder lokale Anpassungen bzw. Ausnahmen erfordern.
Risikobereitschaft im MLR-Prozess
Die in der Branche vorherrschende Risikoaversion führt dazu, dass MLR-Teams häufig weiterhin vollständige Prüfungen durchführen – auch bei zusammengesetzten Inhalten aus Modulen, die individuell bereits geprüft wurden. Das untergräbt die erhofften Effizienzgewinne.
Wandel in den Marketingkanälen
Neue digitale Kanäle wie personalisierte HCP-Portale, soziale Medien und hybride Events erfordern schnellere und individuellere Inhalte. Modular Content-Systeme geraten hier zunehmend an ihre Grenzen.
KI übertrifft manuelle Vorgehensweisen
Generative KI-Tools setzen neue Maßstäbe: Sie können kontextbezogene, kanal-spezifische Inhalte erstellen, die regulatorischen Anforderungen entsprechen – ohne die Einschränkungen vorgefertigter Module.
Der neue Ansatz: KI-gestützte Content-Erstellung und Content-Tagging
Die Zukunft pharmazeutischer Inhalte liegt in dynamischer, KI-gestützter Erstellung und Variation. Während die Erstellung von Master-Content vorerst weiterhin menschlich gesteuert bleibt, bietet die Ableitung von Varianten – etwa für unterschiedliche Kanäle oder Zielgruppen – ein breites Anwendungsspektrum für KI.
Auch das Tagging, lange als lästige Pflicht empfunden, lässt sich zunehmend automatisieren. KI kann Muster erkennen, neue Taxonomien vorschlagen und Inhalte auf einer deutlich granulareren Ebene auszeichnen als bisher möglich. Das ermöglicht tiefere Einblicke in die Content-Performance und liefert wertvolle Impulse für die nachfolgende Content-Erstellung.
Richtig integriert in regulatorische Rahmenwerke und Prozesse, können KI-Tools konforme, individualisierte Inhalte in großem Umfang erstellen – bei vollständiger Rückverfolgbarkeit und hoher Qualität.
Merkmale des KI-gestützten Modells:
- KI-Modelle, trainiert auf Marken- und medizinischen Daten, erzeugen kontextbezogene Inhalte.
- Echtzeit-Erstellung oder Anpassung an spezifische Kanäle und Zielgruppen.
- Automatisiertes Claims-Linking und Refenrenzeabgleich zur Unterstützung von MLR-Prozessen.
- Adaptive Lernprozesse bei der Content-Erstellung zur Qualitätsverbesserung und Verkürzung von Review-Zyklen.
Erfolgsfaktoren: So gelingt der Einstieg in die KI-gestützte Content-Erstellung
Aus unserer Projektarbeit mit Pharma-Kunden lassen sich folgende Erfolgsfaktoren ableiten:
Strukturierte Daten & Content-Grundlagen
- Etablieren Sie klare, zugängliche Datenquellen: medizinische Aussagen, freigegebene Informationen, Produktbotschaften.
- Nutzen Sie Taxonomien und Metadatenstrukturen, die von KI-Systemen effizient verarbeitet werden können.
Integration von KI-Tools in Content-Prozesse
- Wählen Sie KI-Tools, die sich nahtlos in bestehende Content-Management- und MLR-Systeme integrieren lassen.
- Integrieren Sie KI-gestützte Content-Erstellung in Ihre Plattformen, um Rückverfolgbarkeit sicherzustellen und datenbasierte Insights von der Idee bis zur Veröffentlichung zu nutzen.
„Human-in-the-Loop“-Governance
- Etablieren Sie Workflows, in denen KI-generierte Inhalte durch Experten geprüft werden – unterstützt durch automatisiertes Tagging und Variantenbildung.
- Definieren Sie die Rolle von Agenturen im Content-Ökosystem neu.
MLR-Einbindung & Schulung
- Entwickeln Sie gemeinsam mit MLR-Teams neue Prüfprotokolle für dynamisch generierte Inhalte.
- Schulen Sie MLR-Prüfer im Umgang mit KI-gestützten Ergebnissen.
Change Management & Pilotprojekte
- Starten Sie mit Pilotprojekten für konkrete Content-Typen (z. B. HCP-E-Mails, FAQs).
- Nutzen Sie die Erkenntnisse und Erfolge aus den Pilotprojekten, um Vertrauen aufzubauen und die Skalierung schrittweise voranzutreiben.
Ausblick
Die abnehmende Bedeutung von Modular Content-Strategien ist kein Scheitern des Ansatzes – sondern Ausdruck eines Wandels, der durch technologische Entwicklungen ermöglicht wird. Modular Content hatte seine Berechtigung in einer Phase digitaler und regulatorischer Reifung. Doch heute braucht die Branche mehr Agilität, Personalisierung und Skalierung, als statische Module bieten können. KI-gestützte Content-Prozesse markieren einen echten Fortschritt.
Für Pharmaunternehmen ist die Botschaft klar: Es geht nicht nur um den Ersatz modularer Systeme – sondern um die Neugestaltung des gesamten Content-Ökosystems. Investieren Sie in die richtigen Grundlagen, Governance-Strukturen und kulturelle Offenheit, um KI als zentralen Treiber für zukünftige Content-Erstellung zu etablieren.
Ein pragmatischer, schrittweiser Ansatz – verankert in regulatorischer Disziplin, gestützt durch belastbare Dateninfrastrukturen und beschleunigt durch intelligente Automatisierung – ist der Schlüssel. Unternehmen, die diesen Wandel aktiv gestalten, werden nicht nur effizienter – sie werden neu definieren, wie erfolgreiche HCP-Ansprache in Zukunft aussieht.
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