AI は製薬会社が明確なメッセージを伝えるのにどのように役立ちますか?

公開: 2023-09-14

将来の医薬品マーケティングでは、より頻繁なメッセージの更新が必要になります。医薬品の商業マーケティングのパラダイムは急速に変化しており、ブランドチームは、競争力を維持するには医療従事者や患者へのメッセージを定期的に更新する必要があることを学びつつあります。製薬ブランドは 12 か月ごとにメッセージを更新することで恩恵を受けることができますが、多くの場合、マーケティングチームにはそれに必要な最新の臨床データや顧客の洞察が不足しています。革新的なことが何もない場合でも、メッセージング AI は、メッセージングを更新するよりも早く、より安価で、優れた代替手段を提供します。

メッセージの更新に影響する要因

より頻繁なメッセージ更新の要件は、次のような多くの要因の影響を受けます。

競合他社の行動:同等の臨床データを備えた多数の製品が数か月以内に次々に発売されるため、ほとんどの疾患では 10 ～ 20 年前と比べて競争が大幅に強化されています。ブランドのメッセージは非常に強力ですが、先行者利益が限られた中で熾烈な競争が行われています。市場ではメッセージの消耗も急速に起こります。

オムニチャネルメッセージングの実行

医薬品コミュニケーションにおける個人のプロモーションチャネルからオムニチャネルへの移行は、新型コロナウイルスによって加速されました。パンデミック中に医師の多くがIDNに診療を売却した後、大手医療ネットワークに参加して以来、ブランドメッセージや処方業務との関わり方が変化した。

さらなる市場活動

大多数の組織がブランド存続期間の早い段階でライフサイクル管理戦略を追求した結果、メッセージングを必要とする市場イベントがさらに発生しています。クラスの影響を利用したり、シェアを守るために、競合他社が新しいフェーズ IV 結果を発表した場合、そのカテゴリー内の他のブランドもメッセージを更新する必要がある可能性があります。

AIを活用して明確なメッセージを届ける方法

顧客からのフィードバックがなくても、予測 AI を使用して、病気の状態にあるすべてのブランドのマーケティングメッセージの有効性を分析し、ビジネスにとって効果のないメッセージを正確に特定できます。予測 AI は一度に 1 つのメッセージをスコアリングできるため、疾患状態にあるメッセージを大規模にスコアリングするために使用でき、すべての競合他社からの数千のメッセージの有効性を迅速に分析できます。スコアの低いメッセージはパフォーマンスが低いメッセージとみなされ、後続のメッセージ更新の対象となる場合があります。顧客からの新たなフィードバックを必要とせずに、予測 AI は事前の調査に基づいて、各コミュニケーションがどの程度効果的であるかを予測する可能性があります。予測 AI を使用してメッセージの有効性を分析しながら業界データベースを比較すると、メッセージングのギャップが見つかる可能性があります。メッセージ想起、ATU 調査、販売効果調査などの従来の手法と比較して、分析は迅速かつ低コストで完了できます。

生成 AIを利用して、プロンプトに基づいて言い換えたり、オリジナルの素材を作成したりすることで、ブランドのメッセージを作成することが可能になりました。 AI によって生成されたメッセージは、意思決定ヒューリスティック科学を使用することでさらに改善できます。疾病状態では、支払者、患者、医師も意思決定ヒューリスティックを使用します。製薬ブランドのブランド化されたメッセージとブランド化されていないメッセージの更新は、適切に選択された言語を通じて一般的な意思決定ヒューリスティックに基づいて話すことで、著しく魅力的で説得力のあるものにすることができます。 3 つのノーベル賞を受賞した選択ヒューリスティック科学として知られる研究分野は、ヒューリスティックとして知られる精神的な近道を採用することで人々がどのように意思決定に到達するかを説明しています。過去 40 年にわたり、学術研究により 600 以上の異なる意思決定ヒューリスティックが明らかになり、人間の意思決定に影響を与える気づかれない要因が明らかになりました。

最後に、評価 AI は、単一の調査で数百のメッセージと数兆のストーリーフローの代替案を評価することで、一次市場調査で消費者とのメッセージをテストするプロセスをスピードアップする可能性があります。メッセージテスト調査の結果は、人工知能によって改善され、よりキャンペーンに対応し、実行可能なものにすることができます。以前は、SPSS などの統計ソフトウェアプログラムを使用して、メッセージテストの市場調査研究からデータをロードし、その結果が標準のメッセージ階層や TURF 分析でした。人工知能は、数十億のオプションから最適なメッセージバンドルとストーリーフローを構築し、メッセージテスト調査のデータを使用してセグメントやチャネルレベルにまでパーソナライズすることもできます。製薬会社は、メッセージ階層、TURF 分析などのメッセージテスト調査の標準成果物を受け取る代わりに、すぐに実装できるチャネルおよびセグメント固有のメッセージングプレイブックを入手できるようになります。

より頻繁なメッセージ更新を妨げる障害

製薬ブランドのチームは、通常の 18 ～ 24 か月のサイクルよりも頻繁にメッセージを更新しようとすると、多くの障害に遭遇します。その結果、多くのチームは、メッセージの更新を必要なときに完全にスキップするか、視覚補助に小さな調整を加えてメッセージを更新することを検討しています。

情報の障害

ブランドチームは、重要なメッセージの刷新を促すのに十分な「新しい情報」が不足していると考えると、始めることさえ躊躇します。新しいデータには、新鮮な顧客の洞察、新鮮な競合インテリジェンス、新鮮な臨床データまたは現実世界のデータなどが含まれる可能性があります。過去のメッセージ更新の大部分には、新鮮な臨床データが伴うか、新鮮な臨床データによって動機付けられてきたからです。

予算の障害

ライフサイクルの初期段階であっても、大小を問わずすべての製薬ブランドは収益を最大化するという大きなプレッシャーにさらされており、ブランドがメッセージ更新の頻度を高めるために資金を提供するのは難しい可能性があります。ブランドチームは、水増しされた投資収益率を証明するよう求められるかもしれないし、経営陣がより定期的なメッセージ更新に資金を提供するROIについて異議を唱えるかもしれない。

資源の障害

ブランドチームは、メッセージキャンペーンの登録代理店と限定的な契約を結んでいることが多いことに加えて、メッセージの更新を監督するために必要な人員やリソースが不足していることがよくあります。

プロセスの障害

市場調査用のメッセージを単純に生成してテストするには、確立された慣習的なメッセージ更新手法を使用すると 6 か月以上かかる場合があります。

アプリケーションの障害

MLR 許可の取得は、メッセージ更新の実装にとって大きな障害となります。プロセスに数週間または数か月かかることに加えて、メッセージが実際に起動されるまでにメッセージが大幅に弱くなることがよくあり、そもそもメッセージの更新を導入する賢明さについて疑問が生じます。

Newristics のチームに問い合わせて、これらの障害を克服する方法を学び、メッセージの更新が製薬分野のマーケティングメッセージの効率向上にどのように役立つかについての情報を得ることができます。