人工智能如何帮助制药公司传递清晰的信息？

未来的药品营销需要更频繁的消息更新。 制药商业营销范式正在迅速变化，品牌团队认识到，为了保持竞争力，他们必须定期更新向医疗保健专业人员和患者传达的信息。 每 12 个月，制药品牌就可以从信息更新中受益，但营销团队经常缺乏这样做所需的最新临床数据或客户洞察。 即使没有什么创新之处，消息人工智能也提供了一种更快、更便宜、更优越的更新消息的替代方案。

影响消息刷新的因素

更频繁的消息刷新的要求受到许多因素的影响：

竞争对手行为：由于众多具有可比临床数据的产品在几个月内相继推出，因此大多数疾病状态比 10-20 年前更具竞争力。尽管品牌的信息传递非常强大，但竞争激烈，先发优势有限。 市场上的消息磨损也很快发生。

执行全渠道消息传递

新冠疫情加速了医药传播从个人推广渠道向全渠道执行的转变。 由于许多医生在大流行期间将其业务出售给 IDN 后加入了主要医疗网络，因此他们与品牌信息和处方业务的互动已经发生了变化。

更多市场活动

由于大多数组织在品牌生命周期的早期推行生命周期管理策略，因此越来越多需要消息传递的市场事件正在发生。 为了利用类别影响或捍卫份额，如果竞争对手发布新的第四阶段结果，该类别中的其他品牌也可能需要更新其信息。

通过人工智能传递清晰信息的方式

在没有任何客户反馈的情况下，预测人工智能可用于分析所有品牌在疾病状态下营销信息的有效性，并查明对您的企业无效的信息传递。 预测人工智能一次可以对一条消息进行评分，因此，它可以用于大规模地对疾病状态下的消息进行评分，从而可以快速分析来自所有竞争对手的数千条消息的有效性。 低分消息可能被视为表现不佳的消息并且是后续消息刷新的主题。 如果不需要新的客户反馈，预测人工智能可以利用之前的研究来预测每次沟通的有效性。 在使用预测人工智能分析消息有效性的同时比较行业数据库可能会发现消息传递差距。 与消息回忆、ATU 研究和销售有效性研究等更传统的技术相比，该分析可以快速且经济地完成。

现在可以利用生成式人工智能，通过解释甚至根据提示创建原始材料来为品牌创建信息。 人工智能生成的消息可以通过使用决策启发式科学进一步改进。 在疾病状态下，付款人、患者和医生也会使用启发式决策。 通过精心选择的语言表达其普遍的决策启发式，可以使制药品牌的品牌和非品牌信息更新明显更具吸引力和说服力。 被称为选择启发式科学的研究领域已荣获三项诺贝尔奖，它解释了人们如何通过采用被称为启发式的心理捷径来做出决策。 过去 40 年来，学术研究发现了 600 多种不同的决策启发法，揭示了影响人类决策的未被注意到的因素。

最后，评估性人工智能可以通过在一次调查中评估数百条消息和数万亿个故事流替代方案，从而加快初级市场研究中与消费者测试消息的过程。 人工智能可以改进消息测试调查的结果，使其更加适合活动和可操作。 过去，SPSS 等统计软件程序用于加载来自消息测试市场研究的数据，结果将是标准消息层次结构和/或 TURF 分析。 人工智能可以从数十亿个选项中构建最佳的消息包和故事流，甚至可以使用消息测试调查的数据将其个性化到细分和渠道级别。 制药公司现在可以获得可立即实施的特定于渠道和细分市场的消息传递手册，而不是接收消息层次结构、TURF 分析等消息测试调查的标准可交付成果。

更频繁的消息更新的障碍

制药品牌团队在尝试比通常 18 至 24 个月的周期更频繁地更新信息时遇到了许多障碍。 因此，许多团队要么在应该的时候完全跳过消息刷新，要么考虑对视觉辅助进行小调整以作为消息更新。

信息障碍

如果品牌团队认为自己缺乏足够的“新信息”来激发重大信息更新，他们甚至不愿意开始。 新数据可能包括新的客户洞察、新的竞争情报、新的临床或现实数据等。因为过去的大多数消息更新都是伴随着新的临床数据或由新的临床数据推动的。

预算障碍

即使在生命周期的早期，所有制药品牌，无论大小，都面临着收益最大化的巨大压力，并且品牌可能很难更频繁地资助信息刷新。 品牌团队可能会被要求证明投资回报过高，或者管理层可能会对资助定期信息更新的投资回报率提出异议。

资源障碍

除了经常与记录在案的消息传递活动机构签订有限合同外，品牌团队还经常缺乏监督消息更新所需的人员和资源。

过程障碍

使用已建立的常规消息刷新技术，简单地生成和测试用于市场研究的消息可能需要六个月以上的时间。

应用障碍

获得 MLR 权限是消息刷新实施的一个重要障碍。 除了使流程增加数周或数月之外，它还经常导致消息在实际发布时明显变弱，从而引发人们对首先引入消息刷新是否明智的怀疑。

您可以联系 Newristics 团队，了解如何克服这些障碍，并获取有关消息刷新如何帮助提高制药领域营销消息效率的信息。