Bagaimana AI Membantu Perusahaan Farmasi dalam Menyampaikan Pesan yang Jelas?

Pembaruan pesan yang lebih sering akan diperlukan untuk pemasaran farmasi di masa depan. Paradigma pemasaran komersial farmasi berubah dengan cepat, dan tim merek belajar bahwa agar tetap kompetitif, mereka harus memperbarui pesan mereka secara rutin kepada Profesi Kesehatan dan pasien. Setiap 12 bulan, merek farmasi bisa mendapatkan keuntungan daripembaruan pesan , namun sering kali, tim pemasaran kekurangan data klinis atau wawasan pelanggan baru yang diperlukan untuk melakukan hal tersebut.Meskipun tidak ada hal inovatif yang dapat dikatakan, AI perpesanan menawarkan alternatif yang lebih cepat, lebih murah, dan lebih unggul untuk memperbarui perpesanan Anda.

Faktor-faktor yang mempengaruhi penyegaran pesan

Persyaratan untuk memperbarui pesan lebih sering dipengaruhi oleh sejumlah faktor:

Perilaku Pesaing: Karena banyak produk dengan data klinis yang sebanding diluncurkan dalam waktu beberapa bulan satu sama lain, sebagian besar kondisi penyakit jauh lebih kompetitif dibandingkan 10-20 tahun yang lalu.Meskipun pesan yang disampaikan suatu merek sangat kuat, terdapat persaingan yang ketat dengan keunggulan sebagai penggerak pertama yang terbatas. Keausan pesan juga terjadi dengan cepat di pasar.

Eksekusi Pesan Omni-Channel

Transisi dari saluran promosi pribadi ke pelaksanaan saluran omni untuk komunikasi farmasi dipercepat oleh COVID. Sejak banyak dokter bergabung dengan jaringan kesehatan besar setelah menjual praktik mereka ke IDN selama pandemi, interaksi mereka dengan pesan merek dan praktik resep telah berubah.

Lebih banyak aktivitas pasar

Semakin banyak peristiwa pasar yang memerlukan penyampaian pesan terjadi karena sebagian besar organisasi menerapkan strategi manajemen siklus hidup di awal masa hidup merek. Untuk memanfaatkan dampak kelas atau mempertahankan pangsa pasar, merek lain dalam kategori tersebut mungkin juga perlu memperbarui pesan mereka jika pesaing merilis hasil Fase IV yang baru.

Cara menyampaikan pesan yang jelas melalui AI

Tanpa umpan balik pelanggan, AI prediktif dapat digunakan untuk menganalisis keefektifan pesan pemasaran di semua merek dalam kondisi penyakit dan menentukan pesan yang tidak efektif untuk bisnis Anda. AI prediktif dapat menilai satu pesan pada satu waktu, oleh karena itu, AI dapat digunakan untuk menilai pesan dalam kondisi penyakit dalam skala besar, sehingga memungkinkan analisis cepat terhadap efektivitas ribuan pesan dari semua pesaing. Pesan dengan skor rendah dapat dianggap sebagai pesan berperforma buruk dan menjadi subjek penyegaran pesan berikutnya. Tanpa memerlukan masukan baru dari klien, AI prediktif dapat memanfaatkan penelitian sebelumnya untuk memperkirakan seberapa efektif setiap komunikasi akan terjadi. Membandingkan database industri sambil menggunakan AI prediktif untuk menganalisis kemanjuran pesan dapat menemukan kesenjangan dalam penyampaian pesan. Dibandingkan dengan teknik yang lebih konvensional seperti penarikan pesan, studi ATU, dan riset efektivitas penjualan, analisis dapat diselesaikan dengan cepat dan terjangkau.

Kini AI generatif dapat digunakan untuk membuat pesan bagi merek dengan memparafrasekan atau bahkan membuat materi asli berdasarkan petunjuk. Pesan yang dihasilkan AI dapat lebih ditingkatkan dengan menggunakan ilmu heuristik keputusan. Dalam keadaan sakit, heuristik keputusan juga digunakan oleh pembayar, pasien, dan dokter. Penyegaran pesan bermerek dan tidak bermerek untuk merek farmasi dapat dibuat lebih menarik dan persuasif dengan menyampaikan heuristik keputusan yang berlaku melalui bahasa yang dipilih dengan baik. Bidang studi yang dikenal sebagai ilmu heuristik pilihan, yang telah memenangkan tiga Hadiah Nobel, menjelaskan bagaimana orang mengambil keputusan dengan mengadopsi jalan pintas mental yang dikenal sebagai heuristik. Selama 40 tahun terakhir, penelitian ilmiah telah mengungkap lebih dari 600 heuristik keputusan yang berbeda, menyoroti faktor-faktor yang tidak disadari yang memengaruhi pengambilan keputusan oleh manusia.

Terakhir, AI evaluatif dapat mempercepat proses pengujian pesan dengan konsumen dalam riset pasar primer dengan mengevaluasi ratusan pesan dan triliunan alternatif alur cerita dalam satu survei. Hasil survei pengujian pesan dapat ditingkatkan dengan kecerdasan buatan agar lebih siap kampanye dan dapat ditindaklanjuti. Di masa lalu, program perangkat lunak statistik seperti SPSS akan digunakan untuk memuat data dari studi riset pasar pengujian pesan, dan hasilnya akan berupa hierarki pesan standar dan/atau analisis TURF. Kecerdasan buatan dapat membangun kumpulan pesan dan alur cerita terbaik dari miliaran pilihan dan bahkan mempersonalisasikannya hingga ke tingkat segmen dan saluran menggunakan data dari survei pengujian pesan. Daripada menerima hasil standar dari survei pengujian pesan seperti hierarki pesan, analisis TURF, dll., perusahaan farmasi kini dapat memperoleh pedoman pengiriman pesan khusus saluran dan segmen yang siap diterapkan.

Hambatan untuk memperbarui pesan lebih sering

Tim merek farmasi menghadapi banyak kendala dalam upaya memperbarui pesan mereka lebih sering daripada siklus biasanya yaitu 18 hingga 24 bulan. Akibatnya, banyak tim melewatkan pembaruan pesan sama sekali padahal seharusnya atau mempertimbangkan untuk melakukan sedikit penyesuaian pada alat bantu visual mereka sebagai pembaruan pesan.

Hambatan Informasi

Tim merek enggan untuk memulai jika mereka yakin mereka kekurangan “informasi baru” untuk memotivasi penyegaran pesan yang signifikan. Data baru dapat mencakup wawasan pelanggan baru, intelijen persaingan baru, data klinis atau dunia nyata baru, dll. Karena sebagian besar pembaruan pesan di masa lalu disertai atau dimotivasi oleh data klinis baru.

Hambatan Anggaran

Bahkan pada awal siklus hidup, semua merek farmasi, besar dan kecil, berada di bawah tekanan besar untuk memaksimalkan pendapatan, dan mungkin sulit bagi merek untuk mendanai penyegaran pesan lebih sering. Tim merek mungkin diminta untuk membuktikan laba atas investasi yang meningkat, atau manajemen mungkin membantah ROI pendanaan pembaruan pesan yang lebih teratur.

Hambatan Sumber Daya

Selain sering kali memiliki kontrak terbatas dengan lembaga kampanye pengiriman pesan mereka, tim merek sering kali kekurangan personel dan sumber daya yang diperlukan untuk mengawasi penyegaran pesan.

Hambatan Proses

Untuk sekedar menghasilkan dan menguji pesan untuk riset pasar dapat memakan waktu lebih dari enam bulan dengan menggunakan teknik yang sudah ada untuk menyegarkan pesan.

Hambatan Aplikasi

Memperoleh izin MLR merupakan hambatan besar dalam penerapan penyegaran pesan. Selain memakan waktu berminggu-minggu atau berbulan-bulan dalam prosesnya, hal ini sering kali menyebabkan pesan menjadi jauh lebih lemah pada saat diluncurkan, sehingga menimbulkan keraguan mengenai kebijaksanaan memperkenalkan penyegaran pesan.

Anda dapat mendekati tim Newristics untuk mempelajari cara mengatasi hambatan ini dan mendapatkan informasi tentang bagaimana penyegaran pesan dapat membantu meningkatkan efisiensi pesan pemasaran di domain farmasi.