W jaki sposób sztuczna inteligencja pomaga firmom farmaceutycznym w dostarczaniu jasnych komunikatów?

W przyszłości marketing farmaceutyczny będzie wymagał częstszych aktualizacji komunikatów. Paradygmat komercyjnego marketingu produktów farmaceutycznych szybko się zmienia, a zespoły zajmujące się markami uczą się, że aby zachować konkurencyjność, muszą regularnie aktualizować swój przekaz kierowany do pracowników służby zdrowia i pacjentów. Co 12 miesięcy marki farmaceutyczne mogą skorzystać naodświeżeniu przekazu , ale często zespołom marketingowym brakuje potrzebnych do tego świeżych danych klinicznych lub wiedzy o klientach.Nawet jeśli nie ma nic innowacyjnego do powiedzenia, sztuczna inteligencja do przesyłania wiadomości oferuje szybszą, tańszą i lepszą alternatywę dla aktualizowania wiadomości.

Czynniki wpływające na odświeżanie wiadomości

Na wymóg częstszego odświeżania wiadomości wpływa wiele czynników:

Zachowanie konkurencji: Ponieważ w odstępie kilku miesięcy na rynek wprowadzanych jest wiele produktów o porównywalnych danych klinicznych, większość stanów chorobowych jest znacznie bardziej konkurencyjna niż 10–20 lat temu.Mimo że przekaz marki jest bardzo silny, istnieje ostra konkurencja z ograniczoną przewagą pierwszego gracza. Zużycie komunikatów również na rynku następuje szybko.

Realizacja komunikatów wielokanałowych

Przejście z kanałów promocji osobistej na realizację omnikanałową komunikacji farmaceutycznej zostało przyspieszone przez Covid. Ponieważ wielu lekarzy dołączyło do głównych sieci opieki zdrowotnej po sprzedaży swoich praktyk IDN podczas pandemii, ich interakcje z przekazem marki i praktykami dotyczącymi przepisywania leków uległy zmianie.

Więcej działań rynkowych

Więcej wydarzeń rynkowych wymagających przesyłania komunikatów ma miejsce w wyniku tego, że większość organizacji realizuje strategie zarządzania cyklem życia na wcześniejszym etapie życia marki. Aby wykorzystać wpływ klasy lub bronić udziału, inne marki w tej kategorii również będą musiały zaktualizować swój przekaz, jeśli konkurent opublikuje nowe wyniki fazy IV.

Sposób na dostarczanie jasnych komunikatów za pośrednictwem sztucznej inteligencji

Bez żadnych opinii klientów predykcyjna sztuczna inteligencja może zostać wykorzystana do analizy skuteczności komunikatów marketingowych wszystkich marek w przypadku choroby i wskazania nieskutecznych komunikatów dla Twojej firmy. Predykcyjna sztuczna inteligencja może oceniać jedną wiadomość na raz, dlatego można ją wykorzystać do oceny wiadomości w stanie chorobowym na dużą skalę, co pozwala na szybką analizę skuteczności tysięcy wiadomości od wszystkich konkurentów. Wiadomości o niskiej punktacji mogą zostać uznane za wiadomości o niskiej wydajności i stanowić temat kolejnego odświeżenia wiadomości. Bez wymogu uzyskiwania informacji zwrotnej od świeżych klientów, predykcyjna sztuczna inteligencja może opierać się na wcześniejszych badaniach, aby przewidzieć skuteczność każdej komunikacji. Porównywanie branżowych baz danych przy jednoczesnym wykorzystaniu predykcyjnej sztucznej inteligencji do analizy skuteczności komunikatów może odkryć luki w komunikatach. W porównaniu z bardziej konwencjonalnymi technikami, takimi jak przypominanie wiadomości, badanie ATU i badania efektywności sprzedaży, analizę można przeprowadzić szybko i niedrogo.

Obecnie możliwe jest wykorzystanie generatywnej sztucznej inteligencji do tworzenia komunikatów dla marek poprzez parafrazę lub nawet tworzenie oryginalnego materiału w oparciu o podpowiedzi. Komunikaty generowane przez sztuczną inteligencję można dodatkowo ulepszyć, korzystając z heurystyki decyzyjnej. W stanie chorobowym z heurystyk decyzyjnych korzystają także płatnicy, pacjenci i lekarze. Odświeżenie przekazu markowego i niemarkowego dla marek farmaceutycznych może być zauważalnie bardziej wciągające i przekonujące, poprzez odniesienie się do ich dominujących heurystyk decyzyjnych za pomocą dobrze wybranego języka. Dziedzina nauki znana jako nauka o heurystyce wyboru, która zdobyła trzy Nagrody Nobla, wyjaśnia, w jaki sposób ludzie podejmują decyzje, przyjmując skróty myślowe zwane heurystykami. W ciągu ostatnich 40 lat badania naukowe odsłoniły ponad 600 odrębnych heurystyk decyzyjnych, rzucając światło na niezauważone czynniki wpływające na podejmowanie decyzji przez człowieka.

Wreszcie, ewaluacyjna sztuczna inteligencja może przyspieszyć proces testowania wiadomości z konsumentami w badaniach rynku pierwotnego, oceniając setki wiadomości i biliony alternatywnych sposobów narracji w jednej ankiecie. Wyniki ankiet testujących komunikaty można ulepszyć za pomocą sztucznej inteligencji, aby uczynić je bardziej gotowymi na kampanię i umożliwiającymi podjęcie działań. W przeszłości programy statystyczne, takie jak SPSS, były używane do ładowania danych z badań rynkowych dotyczących testowania komunikatów, a wynikami były standardowe hierarchie komunikatów i/lub analiza TURF. Sztuczna inteligencja może zbudować najlepsze pakiety wiadomości i przepływ historii z miliardów opcji, a nawet spersonalizować je na poziomie segmentu i kanału, korzystając z danych z ankiet testujących wiadomości. Zamiast otrzymywać standardowe wyniki ankiety testującej komunikaty, takie jak hierarchia komunikatów, analiza TURF itp., firmy farmaceutyczne mogą teraz otrzymać gotowy do wdrożenia podręcznik komunikatów specyficzny dla kanału i segmentu.

Przeszkody w częstszym aktualizowaniu wiadomości

Zespoły zajmujące się marką farmaceutyczną napotykają wiele przeszkód, próbując aktualizować swoje komunikaty częściej niż w zwykłym cyklu trwającym od 18 do 24 miesięcy. W rezultacie wiele zespołów albo całkowicie pomija odświeżanie wiadomości, kiedy powinno, albo rozważa wprowadzenie drobnych zmian w pomocy wizualnej w celu aktualizacji wiadomości.

Przeszkody informacyjne

Zespół ds. marki niechętnie zaczyna nawet zaczynać, jeśli uważa, że ​​brakuje mu „nowych informacji”, aby zmotywować do istotnego odświeżenia przekazu. Nowe dane mogą obejmować świeże spostrzeżenia klientów, świeże informacje o konkurencji, świeże dane kliniczne lub dane ze świata rzeczywistego itp. Ponieważ większości aktualizacji komunikatów w przeszłości towarzyszyły świeże dane kliniczne lub były nimi motywowane.

Blokady budżetowe

Nawet na początku cyklu życia wszystkie marki farmaceutyczne, duże i małe, znajdują się pod ogromną presją maksymalizacji zysków, w związku z czym markom może być trudno finansować częstsze odświeżanie przekazów . Zespół ds. marki może zostać poproszony o udowodnienie zawyżonego zwrotu z inwestycji lub kierownictwo może zakwestionować zwrot z inwestycji w finansowanie bardziej regularnych aktualizacji komunikatów.

Przeszkody w zasobach

Oprócz tego, że często mają ograniczoną umowę z agencją zajmującą się kampaniami komunikacyjnymi, zespołom zajmującym się marką często brakuje personelu i zasobów potrzebnych do nadzorowania odświeżania wiadomości.

Przeszkody procesowe

Proste generowanie i testowanie wiadomości do celów badań rynkowych może zająć ponad sześć miesięcy przy użyciu ustalonych, zwyczajowych technik odświeżania wiadomości.

Przeszkody w aplikacji

Uzyskanie pozwolenia MLR stanowi poważną przeszkodę w implementacji odświeżania wiadomości. Oprócz wydłużenia procesu o tygodnie lub miesiące, często powoduje to, że komunikaty są znacznie słabsze w momencie ich faktycznej premiery, co budzi wątpliwości co do zasadności wprowadzania odświeżania wiadomości w ogóle.

Możesz zwrócić się do zespołu Newristics, aby dowiedzieć się, jak pokonać te przeszkody i uzyskać informacje, w jaki sposób odświeżenie wiadomości może pomóc w zwiększeniu efektywności komunikatów marketingowych w domenie farmaceutycznej.