AI ช่วยบริษัทยาในการส่งข้อความที่ชัดเจนได้อย่างไร

การอัปเดตข้อความบ่อยครั้งมากขึ้นจะเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการตลาดด้านเภสัชกรรมในอนาคต กระบวนทัศน์การตลาดเชิงพาณิชย์ด้านยากำลังเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว และทีมแบรนด์กำลังเรียนรู้ว่าเพื่อให้สามารถรักษาความสามารถในการแข่งขันได้ พวกเขาจะต้องอัปเดตข้อความของตนไปยัง HCP และผู้ป่วยเป็นประจำ ทุกๆ 12 เดือน แบรนด์ยาจะได้รับประโยชน์จากการรีเฟรชข้อความ แต่บ่อยครั้งที่ทีมการตลาดขาดข้อมูลทางคลินิกใหม่ๆ หรือข้อมูลเชิงลึกของลูกค้าที่จำเป็นในการดำเนินการดังกล่าวแม้ว่าจะไม่มีอะไรแปลกใหม่ที่จะพูด แต่การส่งข้อความ AI ก็มอบทางเลือกที่รวดเร็วกว่า ราคาถูกกว่า และเหนือกว่าในการอัปเดตข้อความของคุณ

ปัจจัยที่ส่งผลต่อการรีเฟรชข้อความ

ข้อกำหนดสำหรับการรีเฟรชข้อความบ่อยขึ้นนั้นขึ้นอยู่กับปัจจัยหลายประการ:

พฤติกรรมของคู่แข่ง: เนื่องจากมีการเปิดตัวผลิตภัณฑ์จำนวนมากที่มีข้อมูลทางคลินิกที่เทียบเคียงได้ภายในเวลาไม่กี่เดือน สถานะของโรคส่วนใหญ่จึงมีการแข่งขันสูงกว่าเมื่อ 10-20 ปีที่แล้วอย่างมากแม้ว่าข้อความของแบรนด์จะมีพลังมาก แต่ก็มีการแข่งขันที่รุนแรงและมีข้อได้เปรียบจากผู้เสนอญัตติรายแรกจำกัด ข้อความที่เสื่อมสภาพก็เกิดขึ้นอย่างรวดเร็วในตลาดเช่นกัน

การดำเนินการส่งข้อความ Omni-Channel

การเปลี่ยนแปลงจากช่องทางการส่งเสริมการขายส่วนบุคคลไปสู่การดำเนินการทุกช่องทางสำหรับการสื่อสารด้านเภสัชกรรมได้รับการเร่งโดย COVID เนื่องจากแพทย์จำนวนมากเข้าร่วมเครือข่ายด้านสุขภาพที่สำคัญหลังจากขายแนวทางปฏิบัติของตนให้กับ IDN ในช่วงที่มีการระบาดใหญ่ การโต้ตอบกับข้อความแบรนด์และแนวทางปฏิบัติในการสั่งยาจึงเปลี่ยนไป

กิจกรรมการตลาดเพิ่มเติม

กิจกรรมทางการตลาดจำนวนมากขึ้นที่จำเป็นต้องมีการส่งข้อความเกิดขึ้นอันเป็นผลมาจากองค์กรส่วนใหญ่ดำเนินกลยุทธ์การจัดการวงจรชีวิตในช่วงแรกของอายุของแบรนด์ เพื่อใช้ประโยชน์จากผลกระทบในชั้นเรียนหรือเพื่อปกป้องส่วนแบ่ง แบรนด์อื่นๆ ในหมวดหมู่อาจต้องอัปเดตข้อความของตนหากคู่แข่งเผยแพร่ผลการแข่งขันระยะที่ 4 ใหม่

วิธีการส่งข้อความที่ชัดเจนผ่าน AI

หากไม่มีคำติชมจากลูกค้า AI คาดการณ์อาจถูกนำมาใช้ในการวิเคราะห์ประสิทธิภาพของข้อความทางการตลาดในทุกแบรนด์ในสภาวะของโรค และระบุข้อความที่ไม่มีประสิทธิภาพสำหรับธุรกิจของคุณ AI แบบคาดการณ์สามารถให้คะแนนข้อความได้ครั้งละหนึ่งข้อความ ดังนั้นจึงสามารถใช้เพื่อให้คะแนนข้อความในสภาวะของโรคได้ในวงกว้าง ซึ่งช่วยให้สามารถวิเคราะห์ประสิทธิภาพของข้อความนับพันจากคู่แข่งทั้งหมดได้อย่างรวดเร็ว ข้อความที่มีคะแนนต่ำอาจถือว่ามีประสิทธิภาพต่ำกว่าข้อความและหัวข้อของการรีเฟรชข้อความที่ตามมา หากไม่มีข้อกำหนดสำหรับการตอบรับจากลูกค้าใหม่ AI เชิงคาดการณ์อาจใช้การวิจัยก่อนหน้านี้เพื่อคาดการณ์ว่าการสื่อสารแต่ละรายการจะมีประสิทธิภาพเพียงใด การเปรียบเทียบฐานข้อมูลอุตสาหกรรมในขณะที่ใช้ AI ที่คาดการณ์เพื่อวิเคราะห์ประสิทธิภาพของข้อความอาจค้นพบช่องว่างในการส่งข้อความ เมื่อเปรียบเทียบกับเทคนิคทั่วไป เช่น การเรียกคืนข้อความ การศึกษา ATU และการวิจัยประสิทธิภาพการขาย การวิเคราะห์สามารถทำได้อย่างรวดเร็วและราคาไม่แพง

ขณะนี้เป็นไปได้ที่จะใช้ generative AI เพื่อสร้างข้อความสำหรับแบรนด์โดยการถอดความ หรือแม้แต่สร้างเนื้อหาต้นฉบับตามคำแนะนำ ข้อความที่สร้างโดย AI สามารถปรับปรุงเพิ่มเติมได้โดยใช้ศาสตร์การวิเคราะห์พฤติกรรมการตัดสินใจ ในสภาวะของโรค ผู้จ่ายเงิน ผู้ป่วย และแพทย์จะใช้การวิเคราะห์พฤติกรรมการตัดสินใจด้วย การรีเฟรชข้อความที่มีแบรนด์และไม่มีแบรนด์สำหรับแบรนด์ยาสามารถดึงดูดและโน้มน้าวใจได้มากขึ้นอย่างเห็นได้ชัด โดยการพูดถึงพฤติกรรมการตัดสินใจที่มีอยู่ผ่านภาษาที่เลือกสรรมาอย่างดี สาขาวิชาที่เรียกว่าวิทยาพฤติกรรมทางเลือก ซึ่งได้รับรางวัลโนเบลถึง 3 รางวัล อธิบายถึงวิธีที่ผู้คนตัดสินใจโดยใช้ทางลัดทางจิตที่เรียกว่าการวิเคราะห์พฤติกรรม ในช่วง 40 ปีที่ผ่านมา การวิจัยเชิงวิชาการได้ค้นพบพฤติกรรมการตัดสินใจที่แตกต่างกันมากกว่า 600 รูปแบบ ซึ่งให้ความกระจ่างเกี่ยวกับปัจจัยที่ไม่มีใครสังเกตเห็นซึ่งมีอิทธิพลต่อการตัดสินใจของมนุษย์

สุดท้าย AI แบบประเมินอาจเร่งกระบวนการทดสอบข้อความกับผู้บริโภคในการวิจัยตลาดหลักโดยการประเมินข้อความหลายร้อยข้อความและทางเลือกในการดำเนินเรื่องราวนับล้านล้านรายการในการสำรวจครั้งเดียว ผลการสำรวจการทดสอบข้อความสามารถปรับปรุงได้โดยใช้ปัญญาประดิษฐ์เพื่อให้พร้อมสำหรับแคมเปญและดำเนินการได้มากขึ้น ในอดีต โปรแกรมซอฟต์แวร์เชิงสถิติ เช่น SPSS จะถูกนำมาใช้ในการโหลดข้อมูลจากการศึกษาวิจัยตลาดการทดสอบข้อความ และผลลัพธ์จะเป็นลำดับชั้นของข้อความมาตรฐาน และ/หรือการวิเคราะห์ TURF ปัญญาประดิษฐ์สามารถสร้างชุดข้อความและเรื่องราวที่ดีที่สุดจากตัวเลือกนับพันล้านตัวเลือก และแม้แต่ปรับแต่งให้เหมาะกับกลุ่มและระดับช่องทางโดยใช้ข้อมูลจากแบบสำรวจทดสอบข้อความ แทนที่จะได้รับการส่งมอบมาตรฐานของแบบสำรวจทดสอบข้อความ เช่น ลำดับชั้นของข้อความ การวิเคราะห์ TURF เป็นต้น ปัจจุบันบริษัทยาอาจได้รับ Playbook การส่งข้อความเฉพาะช่องทางและเซ็กเมนต์ที่พร้อมใช้งาน

อุปสรรคในการอัปเดตข้อความบ่อยครั้งมากขึ้น

ทีมแบรนด์ยาเผชิญกับอุปสรรคมากมายในความพยายามที่จะอัปเดตข้อความของตนบ่อยกว่ารอบปกติที่ 18 ถึง 24 เดือน เป็นผลให้หลายทีมข้ามการรีเฟรชข้อความพร้อมกันเมื่อควรหรือพิจารณาทำการปรับเปลี่ยนเล็กน้อยในการมองเห็นเพื่อให้เป็นการอัปเดตข้อความ

อุปสรรคด้านข้อมูล

ทีมงานแบรนด์ลังเลที่จะเริ่มต้นหากพวกเขาเชื่อว่าพวกเขาขาด "ข้อมูลใหม่" เพียงพอที่จะกระตุ้นให้มีการรีเฟรชข้อความที่สำคัญ ข้อมูลใหม่อาจรวมถึงข้อมูลเชิงลึกของลูกค้าล่าสุด ข้อมูลการแข่งขันล่าสุด ข้อมูลทางคลินิกหรือในโลกแห่งความเป็นจริงที่สดใหม่ ฯลฯ เนื่องจากข้อความอัปเดตส่วนใหญ่ในอดีตมาพร้อมกับหรือมีแรงจูงใจจากข้อมูลทางคลินิกที่สดใหม่

สิ่งกีดขวางบนถนนด้านงบประมาณ

แม้แต่ช่วงต้นของวงจรชีวิต แบรนด์ยาทั้งหมดทั้งขนาดใหญ่และขนาดเล็ก ต่างก็อยู่ภายใต้แรงกดดันอย่างมากในการเพิ่มรายได้สูงสุด และอาจเป็นเรื่องยากสำหรับแบรนด์ที่จะให้ทุนแก่การรีเฟรชข้อความบ่อย ขึ้น ทีมแบรนด์อาจถูกขอให้พิสูจน์ผลตอบแทนจากการลงทุนที่สูงเกินจริง หรือฝ่ายบริหารอาจโต้แย้ง ROI ของการให้ทุนสนับสนุนการอัปเดตข้อความเป็นประจำมากขึ้น

อุปสรรคด้านทรัพยากร

นอกเหนือจากการมีสัญญาที่จำกัดกับเอเจนซี่แคมเปญการรับส่งข้อความบ่อยครั้งแล้ว ทีมแบรนด์ยังขาดบุคลากรและทรัพยากรที่จำเป็นในการดูแลการรีเฟรชข้อความอีกด้วย

อุปสรรคของกระบวนการ

การสร้างและทดสอบข้อความเพื่อการวิจัยตลาดอาจใช้เวลานานกว่าหกเดือนโดยใช้เทคนิคดั้งเดิมที่กำหนดไว้สำหรับการรีเฟรชข้อความ

อุปสรรคในการสมัคร

การได้รับสิทธิ์ MLR ถือเป็นอุปสรรคสำคัญในการดำเนินการรีเฟรชข้อความ นอกเหนือจากการเพิ่มสัปดาห์หรือเดือนในกระบวนการแล้ว ยังมักทำให้ข้อความอ่อนลงอย่างมากเมื่อถึงเวลาเปิดตัวจริง ทำให้เกิดข้อสงสัยเกี่ยวกับภูมิปัญญาในการแนะนำการรีเฟรชข้อความตั้งแต่แรก

คุณสามารถติดต่อทีม Newristics เพื่อเรียนรู้วิธีเอาชนะอุปสรรคเหล่านี้ และรับข้อมูลว่าการรีเฟรชข้อความสามารถช่วยเพิ่มประสิทธิภาพข้อความทางการตลาดในโดเมนยาได้อย่างไร