¿Cómo ayuda la IA a las empresas farmacéuticas a transmitir mensajes claros?

En el futuro, el marketing farmacéutico necesitará actualizaciones de mensajes más frecuentes. El paradigma del marketing comercial farmacéutico está cambiando rápidamente y los equipos de marca están aprendiendo que, para seguir siendo competitivos, deben actualizar periódicamente sus mensajes dirigidos a los profesionales sanitarios y a los pacientes. Cada 12 meses, las marcas farmacéuticas pueden beneficiarse de unaactualización de mensajes , pero con frecuencia los equipos de marketing carecen de los datos clínicos actualizados o de los conocimientos de los clientes necesarios para hacerlo.Incluso cuando no hay nada innovador que decir, la mensajería AI ofrece una alternativa más rápida, menos costosa y superior a la actualización de sus mensajes.

Factores que influyen en la actualización del mensaje

El requisito de una actualización más frecuente de los mensajes está influenciado por una serie de factores:

Comportamiento de la competencia: debido a que numerosos productos con datos clínicos comparables se lanzan con meses de diferencia, la mayoría de los estados patológicos son sustancialmente más competitivos que hace 10 a 20 años.Aunque el mensaje de una marca es muy poderoso, existe una competencia feroz con una ventaja limitada para el primero en actuar. El desgaste de los mensajes también se produce rápidamente en el mercado.

Ejecución de mensajería omnicanal

La transición de los canales de promoción personal a la ejecución omnicanal para las comunicaciones farmacéuticas se vio acelerada por la COVID. Desde que muchos médicos se unieron a las principales redes de salud después de vender sus consultas a IDN durante la pandemia, sus interacciones con los mensajes de marca y las prácticas de prescripción han cambiado.

Más actividades de mercado

Están ocurriendo más eventos de mercado que requieren mensajes como resultado de que la mayoría de las organizaciones siguen estrategias de gestión del ciclo de vida en una etapa más temprana de la vida útil de la marca. Para capitalizar el impacto de clase o defender la participación, otras marcas de la categoría también podrían necesitar actualizar su mensaje si un competidor publica nuevos resultados de la Fase IV.

La forma de transmitir mensajes claros a través de la IA

Sin ningún comentario de los clientes, la IA predictiva se puede utilizar para analizar la eficacia de los mensajes de marketing de todas las marcas en una enfermedad e identificar mensajes ineficaces para su negocio. La IA predictiva puede calificar un mensaje a la vez, por lo tanto, se puede usar para calificar mensajes en una condición de enfermedad a escala, lo que permite un análisis rápido de la efectividad de miles de mensajes de todos los competidores. Los mensajes con puntuación baja pueden considerarse mensajes de bajo rendimiento y ser el tema de la actualización posterior del mensaje. Sin la necesidad de recibir comentarios nuevos de los clientes, la IA predictiva puede basarse en investigaciones previas para pronosticar qué tan efectiva será cada comunicación. Comparar bases de datos de la industria mientras se utiliza IA predictiva para analizar la eficacia de los mensajes puede descubrir lagunas en los mensajes. En comparación con técnicas más convencionales como la recuperación de mensajes, el estudio de ATU y la investigación de eficacia de ventas, el análisis se puede completar de forma rápida y asequible.

Ahora es posible emplear IA generativa para crear mensajes para las marcas parafraseando o incluso creando material original basado en indicaciones. Los mensajes generados por IA se pueden mejorar aún más mediante el uso de la ciencia heurística de decisiones. En un estado de enfermedad, los pagadores, los pacientes y los médicos también utilizan la heurística de decisión. La actualización del mensaje de marca y sin marca para las marcas farmacéuticas puede hacerse notablemente más atractiva y persuasiva hablando de sus heurísticas de decisión predominantes a través de un lenguaje bien elegido. El campo de estudio conocido como ciencia de la heurística de la elección, que ha ganado tres premios Nobel, explica cómo las personas llegan a decisiones adoptando atajos mentales conocidos como heurísticas. Durante los últimos 40 años, la investigación académica ha descubierto más de 600 heurísticas de decisión distintas, arrojando luz sobre los factores inadvertidos que influyen en la toma de decisiones humana.

Por último, la IA evaluativa puede acelerar el proceso de prueba de mensajes con consumidores en investigaciones de mercado primarias al evaluar cientos de mensajes y billones de alternativas de flujo de historias en una sola encuesta. Los resultados de las encuestas de prueba de mensajes se pueden mejorar mediante inteligencia artificial para que estén más listos para la campaña y sean más procesables. En el pasado, los programas de software estadístico como SPSS se usaban para cargar datos de estudios de investigación de mercado de prueba de mensajes, y los resultados serían jerarquías de mensajes estándar y/o un análisis TURF. La inteligencia artificial puede crear los mejores paquetes de mensajes y flujo de historias a partir de miles de millones de opciones e incluso personalizarlos hasta el nivel de segmento y canal utilizando datos de encuestas de prueba de mensajes. En lugar de recibir los resultados estándar de una encuesta de prueba de mensajes, como una jerarquía de mensajes, análisis TURF, etc., las empresas farmacéuticas ahora pueden obtener un manual de mensajería específico para canales y segmentos que esté listo para implementar.

Obstáculos para una actualización más frecuente de los mensajes

Los equipos de marcas farmacéuticas encuentran numerosos obstáculos en sus intentos de actualizar sus mensajes con más frecuencia que el ciclo habitual de 18 a 24 meses. Como resultado, muchos equipos omiten las actualizaciones de mensajes cuando deberían hacerlo o consideran hacer pequeños ajustes en su ayuda visual para que sea una actualización de mensajes.

Obstáculos informativos

El equipo de marca se muestra reacio incluso a comenzar si cree que carece de suficiente “información nueva” para motivar una actualización significativa del mensaje. Los nuevos datos podrían incluir nuevos conocimientos de los clientes, nueva inteligencia sobre la competencia, nuevos datos clínicos o del mundo real, etc. Dado que la mayoría de las actualizaciones de mensajes en el pasado han estado acompañadas o motivadas por nuevos datos clínicos.

Obstáculos presupuestarios

Incluso en las primeras etapas del ciclo de vida, todas las marcas farmacéuticas, grandes y pequeñas, están bajo una gran presión para maximizar las ganancias, y podría resultar difícil para las marcas financiar actualizaciones de mensajes con mayor frecuencia. Se le puede pedir al equipo de marca que demuestre un retorno de la inversión inflado, o la gerencia puede cuestionar el retorno de la inversión de financiar actualizaciones de mensajes más periódicas.

Obstáculos de recursos

Además de tener frecuentemente un contrato limitado con su agencia de campaña de mensajería registrada, los equipos de marca suelen carecer del personal y los recursos necesarios para supervisar la actualización de un mensaje.

Obstáculos del proceso

Simplemente generar y probar mensajes para una investigación de mercado puede llevar más de seis meses utilizando las técnicas habituales establecidas para la actualización de mensajes.

Obstáculos de la aplicación

Obtener el permiso MLR es un obstáculo importante para la implementación de la actualización de mensajes. Además de agregar semanas o meses al proceso, con frecuencia hace que los mensajes sean significativamente más débiles en el momento en que se lanzan, lo que genera dudas sobre la conveniencia de introducir actualizaciones de mensajes en primer lugar.

Puede acercarse al equipo de Newristics para aprender cómo superar estos obstáculos y obtener información sobre cómo una actualización de mensajes puede ayudar a aumentar la eficiencia de los mensajes de marketing en el ámbito farmacéutico.