Автоматизація та оптимізація залучення HCP для досягнення максимального комерційного успіху –

Маркетинг наук про життя швидко еволюціонував, щоб відобразити роздрібну торгівлю. Зараз існує більше способів взаємодії з клієнтами, ніж будь-коли, від традиційних каналів, таких як електронна пошта та телефонні дзвінки, до більш сучасних підходів, таких як соціальні мережі та текстові повідомлення, і щороку з’являються нові способи залучення клієнтів. Отже, як компанії можуть максимізувати ефективність стратегій залучення клієнтів, коли є стільки цифрових і фізичних засобів взаємодії на вибір?

Можливо, не дивно, що ключем до оптимізації взаємодії з клієнтами, як і багатьох інших процесів у сфері наук про життя, є організоване управління та аналіз даних. Підхід, збагачений даними, дає змогу відділам продажів і маркетингу розробляти цільові стратегії, які зосереджуються на вподобаннях постачальників медичних послуг (HCP), водночас задовольняючи бюджетні асигнування – що буде особливо важливо у 2023 році, коли компанії намагатимуться підтримувати бюджети в умовах інфляційної економіки.

Використання інтелекту на основі даних із автоматизацією

Медичні працівники звикли до персоналізованої взаємодії з компаніями, якими вони займаються у своєму особистому житті, наприклад повідомлення про запропоновані продукти, запити на огляд придбаних продуктів і подальші дії, щоб побачити, як можна покращити послуги під час наступної взаємодії. Медичні працівники також очікують такого самого рівня персоналізації у своїй професійній взаємодії.

Стратегічне націлювання на персоналізованих медичних працівників означає збір даних про їх роботу, уподобання та сфери інтересів. Це може спричинити величезні витрати ресурсів, у тому числі людської праці, якщо збір і аналіз даних виконуються вручну. Комерційним групам наук про життя потрібен спосіб автоматизувати розробку ідей щодо персоналізації HCP, щоб уникнути витрачання незліченних ресурсів на ініціативи з оптимізації маркетингу.

Аналіз даних на основі штучного інтелекту є ключем до автоматизованого аналізу інформації про залучення медичних працівників. Інтелектуальні заздалегідь визначені алгоритми можуть аналізувати дані HCP, щоб визначити оптимальні повідомлення, вміст, час і канал для зв’язку з конкретним HCP. Використовуючи штучний інтелект і машинне навчання, розроблені для унікальних потреб галузі наук про життя, комерційні команди можуть отримувати точні та практичні висновки щодо таких питань, як: «На кого наступного найкращого клієнта звернуть увагу мої торгові представники?»; «Який найкращий канал зв’язку для моєї команди?»; або «Яку наступну найкращу взаємодію віддадуть перевагу моїм клієнтам?»

Застосування підходу до залучення HCP, який базується на даних, звільняє час для торгових представників, щоб зосередитися на потребах HCP у контенті та цільових комунікаціях, щоб збільшити впровадження багатоканального маркетингу. Замість того, щоб витрачати години на визначення того, як вони мають зв’язатися з медичними працівниками та за допомогою яких повідомлень, вони можуть зосередитися на справді взаємодії з медичними працівниками – тобто вони можуть працювати з більшою кількістю клієнтів одночасно, ніж вони могли б працювати вручну.

Оптимізація стратегій каналу

У сучасній інфляційній економіці та потенційно рецесивній економіці у 2023 році оптимізація рекламних бюджетів має вирішальне значення для успіху бізнесу. Неефективність бюджетів просування може призвести до виділення ресурсів на проекти, які приносять невеликі вигоди чи віддачу або взагалі не приносять їх.

Програмне забезпечення штучного інтелекту та машинного навчання (ML) може враховувати такі фактори, як бюджетні обмеження та цільові клієнти, і аналізувати дані, щоб визначити оптимальні стратегії для каналів залучення. Правильно розроблене програмне забезпечення також може визначити, як потрібно витрачати рекламні бюджети по рекламних каналах для досягнення цілей. Це гарантує, що будь-яка визначена стратегія залучення буде оптимальним підходом для досягнення успіху в межах виділеного бюджету.

Автоматична сегментація HCP

Медичні працівники регулярно змінюють сегменти. Насправді 40% медичних працівників змінюють сегменти кожні шість місяців. Однак комерційні групи наук про життя зазвичай оновлюють свої цільові списки кожні 12–36 місяців. Це залишає можливості для людських помилок під час охоплення, коли маркетологи та представники намагаються залучити медичних працівників, які більше не належать до цільового сегменту.

Щоб забезпечити точність і успіх взаємодії, командам потрібне технологічне рішення, яке може автоматизувати оновлення даних сегментації HCP. Автоматизований підхід до ідентифікації сегментації HCP забезпечує оптимальну доставку рекламних матеріалів і стимулює більше дій у різних каналах.

Доступні бібліотеки алгоритмів

Рівень зрілості даних у компаніях, що займаються науками про життя, значно відрізняється. Багато хто принаймні певною мірою має наявні інструменти та знання, тоді як багато інших не мають бюджету, часу чи досвіду для створення алгоритмів штучного інтелекту та машинного навчання власними силами.

Найкращі рішення для оптимізації взаємодії з медичними працівниками постачатимуть із попередньо створеною бібліотекою доповнюваних алгоритмів. Їх можна використовувати відразу або бездоганно поєднувати з наявними можливостями для надання в режимі реального часу контекстної інформації та рекомендацій комерційним командам.

Рішення, керовані даними, дають результати, керовані даними

Надійний, збагачений даними підхід до взаємодії HCP швидко стає ключовим елементом успішного залучення клієнтів. Організаціям необхідно розробити інтегровану наскрізну комерційну стратегію, щоб отримати інформацію, що базується на даних, і керувати прийняттям рішень.

Щоб забезпечити оптимізовану модель взаємодії, яка є критично важливою для довгострокового успіху на сучасному висококонкурентному комерційному ринку, компаніям, що займаються науками про життя, необхідно ефективно використовувати технології на базі ШІ.

Про автора

Сьюзен Хілл приєдналася до IQVIA у 2018 році в рамках придбання AHM і відповідає за залучення клієнтів і пропозиції технологій комерційної відповідності. Маючи більш ніж двадцятирічний досвід роботи в галузі наук про життя, багатофункціональний досвід Хілл включає посади вищого рівня в розвитку бізнесу, управлінні продуктами, інвестиціях і оптимізації нових технологій. Вона має ступінь бакалавра хімічної інженерії в Університеті Меріленда та ступінь магістра в галузі управління бізнесом в Університеті Джона Хопкінса.

Leave a Comment