AI는 제약회사가 명확한 메시지를 전달하는 데 어떻게 도움이 됩니까?

앞으로는 제약 마케팅을 위해 더 빈번한 메시지 업데이트가 필요할 것입니다. 제약 상업 마케팅 패러다임은 빠르게 변화하고 있으며, 브랜드 팀은 경쟁력을 유지하기 위해 HCP와 환자에게 메시지를 정기적으로 업데이트해야 한다는 사실을 배우고 있습니다. 12개월마다 제약 브랜드는메시지 새로 고침을 통해 이점을 얻을 수 있지만 마케팅 팀에는 이에 필요한 최신 임상 데이터나 고객 통찰력이 부족한 경우가 많습니다.혁신적이라고 말할 수 없는 경우에도 메시징 AI는 메시징 업데이트에 대한 더 빠르고 저렴하며 우수한 대안을 제공합니다.

메시지 새로 고침에 영향을 미치는 요소

더 자주 메시지를 새로 고쳐야 하는 요구 사항은 다음과 같은 여러 요인의 영향을 받습니다.

경쟁사 행동: 비교 가능한 임상 데이터를 갖춘 수많은 제품이 몇 달 만에 출시되기 때문에 대부분의 질병 상태는 10~20년 전보다 훨씬 더 경쟁력이 있습니다.브랜드의 메시지가 매우 강력하더라도 선점자 우위가 제한되어 치열한 경쟁이 벌어지고 있습니다. 메시지 마모는 시장에서도 빠르게 발생합니다.

옴니채널 메시징 실행

코로나19로 인해 제약 커뮤니케이션을 위한 개인 프로모션 채널에서 옴니채널 실행으로의 전환이 가속화되었습니다. 많은 의사들이 팬데믹 기간 동안 자신의 진료를 IDN에 판매한 후 주요 의료 네트워크에 합류한 이후로 브랜드 메시지 및 처방 관행과의 상호 작용이 변경되었습니다.

더 많은 시장 활동

대부분의 조직이 브랜드 수명 초기에 라이프사이클 관리 전략을 추구한 결과, 메시징이 필요한 시장 이벤트가 더 많이 발생하고 있습니다. 클래스 영향력을 활용하거나 점유율을 방어하기 위해 경쟁사가 새로운 4단계 결과를 발표하는 경우 해당 카테고리의 다른 브랜드도 메시지를 업데이트해야 할 수 있습니다.

AI를 통해 명확한 메시지를 전달하는 방법

고객 피드백이 없으면 예측 AI를 사용하여 질병 상태에 있는 모든 브랜드의 마케팅 메시지 효과를 분석하고 비즈니스에 비효율적인 메시지를 정확히 찾아낼 수 있습니다. 예측 AI는 한 번에 하나의 메시지에 점수를 매길 수 있으므로 대규모로 질병 상태의 메시지에 점수를 매기는 데 사용할 수 있으며, 이를 통해 모든 경쟁업체의 수천 메시지의 효율성을 빠르게 분석할 수 있습니다. 점수가 낮은 메시지는 성능이 낮은 메시지로 간주되어 후속 메시지 새로 고침의 제목이 될 수 있습니다. 새로운 고객 피드백이 필요하지 않으면 예측 AI는 사전 연구를 통해 각 커뮤니케이션이 얼마나 효과적인지 예측할 수 있습니다. 예측 AI를 사용하여 메시지 효율성을 분석하는 동안 업계 데이터베이스를 비교하면 메시징 격차를 발견할 수 있습니다. 메시지 회상, ATU 연구, 판매 효과 연구와 같은 기존 기술에 비해 분석을 신속하고 저렴하게 완료할 수 있습니다.

이제 생성 AI를 사용하여 프롬프트를 기반으로 독창적인 자료를 작성하거나 다른 말로 바꾸어 브랜드 메시지를 생성하는 것이 가능해졌습니다 . AI가 생성한 메시지는 의사 결정 휴리스틱 과학을 사용하여 더욱 향상될 수 있습니다. 질병 상태에서는 지불인, 환자, 의사도 결정 휴리스틱을 사용합니다. 제약 브랜드에 대한 브랜드 메시지와 비브랜드 메시지 새로 고침은 잘 선택된 언어를 통해 널리 퍼져 있는 의사 결정 휴리스틱을 전달함으로써 눈에 띄게 더 매력적이고 설득력 있게 만들어질 수 있습니다. 3개의 노벨상을 수상한 선택 휴리스틱스 과학(Choice Heuristics Science)이라는 연구 분야는 사람들이 어떻게 휴리스틱스라고 알려진 정신적 지름길을 채택하여 결정에 도달하는지 설명합니다. 지난 40년 동안 학술 연구를 통해 600개 이상의 서로 다른 결정 휴리스틱이 밝혀졌으며, 인간의 의사 결정에 영향을 미치는 간과된 요인이 밝혀졌습니다.

마지막으로, 평가 AI는 단일 설문 조사에서 수백 개의 메시지와 수조 개의 스토리 흐름 대안을 평가함으로써 1차 시장 조사에서 소비자와의 메시지 테스트 프로세스를 가속화할 수 있습니다. 메시지 테스트 설문조사의 결과는 인공 지능을 통해 개선되어 캠페인 준비가 더 잘 되고 실행 가능하도록 만들 수 있습니다. 과거에는 SPSS와 같은 통계 소프트웨어 프로그램을 사용하여 메시지 테스트 시장 조사 연구에서 데이터를 로드했으며 그 결과는 표준 메시지 계층 구조 및/또는 TURF 분석이었습니다. 인공 지능은 수십억 개의 옵션 중에서 최고의 메시지 번들과 스토리 흐름을 구축할 수 있으며 메시지 테스트 설문조사의 데이터를 사용하여 세그먼트 및 채널 수준까지 개인화할 수도 있습니다. 메시지 계층 구조, TURF 분석 등과 같은 메시지 테스트 설문 조사의 표준 결과물을 받는 대신 제약 회사는 이제 구현할 준비가 된 채널 및 부문별 메시징 플레이북을 얻을 수 있습니다.

메시징을 더 자주 업데이트하는 데 방해가 되는 장애물

제약 브랜드 팀은 18~24개월이라는 일반적인 주기보다 더 자주 메시지를 업데이트하려는 시도에서 수많은 장애물에 직면합니다. 결과적으로 많은 팀에서는 메시지 새로 고침이 필요할 때 메시지 새로 고침을 완전히 건너뛰거나 메시지 업데이트를 위해 시각적 도구를 약간 조정하는 것을 고려합니다.

정보 장애

브랜드 팀은 중요한 메시지 새로 고침을 동기를 부여하기에 충분한 "새로운 정보"가 부족하다고 생각되면 시작조차 꺼립니다. 새로운 데이터에는 새로운 고객 통찰력, 새로운 경쟁 인텔리전스, 새로운 임상 또는 실제 데이터 등이 포함될 수 있습니다. 과거의 메시지 업데이트의 대부분은 새로운 임상 데이터를 동반하거나 동기를 부여받았기 때문입니다.

예산 장애물

수명 주기 초기에도 크고 작은 모든 제약 브랜드는 수익을 극대화해야 한다는 큰 압력을 받고 있으며 브랜드가 메시지 새로 고침을 더 자주 지원하는 것이 어려울 수 있습니다 . 브랜드 팀은 부풀려진 투자 수익을 증명하도록 요청받을 수도 있고, 경영진이 보다 정기적인 메시지 업데이트 자금 조달에 대한 ROI에 대해 이의를 제기할 수도 있습니다.

자원 장애물

브랜드 팀은 메시징 캠페인 기록 대행사와 제한된 계약을 맺는 경우가 많을 뿐만 아니라 메시지 새로 고침을 감독하는 데 필요한 인력과 리소스가 부족한 경우가 많습니다.

프로세스 장애물

단순히 시장 조사를 위한 메시지를 생성하고 테스트하는 데에는 기존의 메시지 새로 고침 기술을 사용하면 6개월 이상이 걸릴 수 있습니다.

애플리케이션 장애물

MLR 권한을 얻는 것은 메시지 새로 고침 구현에 있어 중요한 장애물입니다. 프로세스에 몇 주 또는 몇 달이 추가되는 것 외에도 메시지가 실제로 시작될 때 메시지가 상당히 약해지는 경우가 많아 처음에 메시지 새로 고침을 도입하는 것이 지혜로운지에 대한 의구심을 불러일으킵니다.

Newristics 팀에 연락하여 이러한 장애물을 극복하는 방법을 배우고 메시지 새로 고침이 제약 분야에서 마케팅 메시지의 효율성을 높이는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지에 대한 정보를 얻을 수 있습니다.