人工智能如何幫助製藥公司傳遞清晰的信息？

未來的藥品營銷需要更頻繁的消息更新。 製藥商業營銷範式正在迅速變化，品牌團隊認識到，為了保持競爭力，他們必須定期更新向醫療保健專業人員和患者傳達的信息。 每 12 個月，製藥品牌就可以從信息更新中受益，但營銷團隊經常缺乏這樣做所需的最新臨床數據或客戶洞察。 即使沒有什麼創新之處，消息人工智能也提供了一種更快、更便宜、更優越的更新消息的替代方案。

影響消息刷新的因素

更頻繁的消息刷新的要求受到許多因素的影響：

競爭對手行為：由於眾多具有可比臨床數據的產品在幾個月內相繼推出，因此大多數疾病狀態比 10-20 年前更具競爭力。儘管品牌的信息傳遞非常強大，但競爭激烈，先發優勢有限。 市場上的消息磨損也很快發生。

執行全渠道消息傳遞

新冠疫情加速了醫藥傳播從個人推廣渠道向全渠道執行的轉變。 由於許多醫生在大流行期間將其業務出售給 IDN 後加入了主要醫療網絡，因此他們與品牌信息和處方業務的互動已經發生了變化。

更多市場活動

由於大多數組織在品牌生命週期的早期推行生命週期管理策略，因此越來越多需要消息傳遞的市場事件正在發生。 為了利用類別影響或捍衛份額，如果競爭對手發布新的第四階段結果，該類別中的其他品牌也可能需要更新其信息。

通過人工智能傳遞清晰信息的方式

在沒有任何客戶反饋的情況下，預測人工智能可用於分析所有品牌在疾病狀態下營銷信息的有效性，並查明對您的企業無效的信息傳遞。 預測人工智能一次可以對一條消息進行評分，因此，它可以用於大規模地對疾病狀態下的消息進行評分，從而可以快速分析來自所有競爭對手的數千條消息的有效性。 低分消息可能被視為表現不佳的消息並且是後續消息刷新的主題。 如果不需要新的客戶反饋，預測人工智能可以利用之前的研究來預測每次溝通的有效性。 在使用預測人工智能分析消息有效性的同時比較行業數據庫可能會發現消息傳遞差距。 與消息回憶、ATU 研究和銷售有效性研究等更傳統的技術相比，該分析可以快速且經濟地完成。

現在可以利用生成式人工智能，通過解釋甚至根據提示創建原始材料來為品牌創建信息。 人工智能生成的消息可以通過使用決策啟發式科學進一步改進。 在疾病狀態下，付款人、患者和醫生也會使用啟發式決策。 通過精心選擇的語言表達其普遍的決策啟發式，可以使製藥品牌的品牌和非品牌信息更新明顯更具吸引力和說服力。 被稱為選擇啟發式科學的研究領域已榮獲三項諾貝爾獎，它解釋了人們如何通過採用被稱為啟發式的心理捷徑來做出決策。 過去 40 年來，學術研究發現了 600 多種不同的決策啟發法，揭示了影響人類決策的未被注意到的因素。

最後，評估性人工智能可以通過在一次調查中評估數百條消息和數万億個故事流替代方案，從而加快初級市場研究中與消費者測試消息的過程。 人工智能可以改進消息測試調查的結果，使其更加適合活動和可操作。 過去，SPSS 等統計軟件程序用於加載來自消息測試市場研究的數據，結果將是標準消息層次結構和/或 TURF 分析。 人工智能可以從數十億個選項中構建最佳的消息包和故事流，甚至可以使用消息測試調查的數據將其個性化到細分和渠道級別。 製藥公司現在可以獲得可立即實施的特定於渠道和細分市場的消息傳遞手冊，而不是接收消息層次結構、TURF 分析等消息測試調查的標準可交付成果。

更頻繁的消息更新的障礙

製藥品牌團隊在嘗試比通常 18 至 24 個月的周期更頻繁地更新信息時遇到了許多障礙。 因此，許多團隊要么在應該的時候完全跳過消息刷新，要么考慮對視覺輔助進行小調整以作為消息更新。

信息障礙

如果品牌團隊認為自己缺乏足夠的“新信息”來激發重大信息更新，他們甚至不願意開始。 新數據可能包括新的客戶洞察、新的競爭情報、新的臨床或現實數據等。因為過去的大多數消息更新都是伴隨著新的臨床數據或由新的臨床數據推動的。

預算障礙

即使在生命週期的早期，所有製藥品牌，無論大小，都面臨著收益最大化的巨大壓力，並且品牌可能很難更頻繁地資助信息刷新。 品牌團隊可能會被要求證明投資回報過高，或者管理層可能會對資助定期信息更新的投資回報率提出異議。

資源障礙

除了經常與記錄在案的消息傳遞活動機構簽訂有限合同外，品牌團隊還經常缺乏監督消息更新所需的人員和資源。

過程障礙

使用已建立的常規消息刷新技術，簡單地生成和測試用於市場研究的消息可能需要六個月以上的時間。

應用障礙

獲得 MLR 權限是消息刷新實施的一個重要障礙。 除了使流程增加數週或數月之外，它還經常導致消息在實際發佈時明顯變弱，從而引發人們對首先引入消息刷新是否明智的懷疑。

您可以聯繫 Newristics 團隊，了解如何克服這些障礙，並獲取有關消息刷新如何幫助提高製藥領域營銷消息效率的信息。