Os profissionais de marketing farmacêutico estão começando timidamente a utilizar a IA em suas atividades de vendas e marketing, o que representa uma grande melhoria em relação a cinco anos atrás. Com sua capacidade de analisar vastas quantidades de dados, prever o comportamento do consumidor e personalizar experiências, a IA tornou-se uma ferramenta indispensável no marketing em busca de criar campanhas mais eficazes e direcionadas. Há tantas aplicações de IA na área farmacêutica, cada projeto realizado revela novas e interessantes aplicações para aprimorar os resultados.
Série: IA Generativa
Automatização: Qualquer tarefa repetitiva que exija a triagem de grandes quantidades de dados pode ser automatizada com IA. Pense na Identificação e Mapeamento de Líderes de Opinião (KOLs) em constante mudança. Considerem todos os artigos científicos publicados semanalmente em um campo específico, todos os ensaios clínicos em andamento nesse campo, e como as mudanças e novas adições podem impactar sua base de dados de KOLs. Esta é uma tarefa perfeita para a IA. Realizam-se análises de KOL com maior precisão na identificação de KOLs altamente influentes (e identificação de KOLs emergentes) do que os humanos nessa tarefa foram capazes de descobrir. Isso resultou em relacionamentos mais fortes e mais cedo, e uma maior capacidade de influenciar resultados com a ajuda dos KOLs certos.
Segmentação e Targeting de Precisão: Isso pode ser feito tanto com identificações de pacientes em doenças raras quanto com a identificação de alvos de médicos. Consegue-se identificar condições raras específicas usando reconhecimento facial a partir de fotos carregadas online, com resultados muito superiores ao esperado. Além disso, se levado para a segmentação, podemos ver como os médicos se agrupam em segmentos, bem como a dinâmica entre esses segmentos, e como influenciar essa dinâmica com alavancas de vendas e marketing.
Reembolso Mais Rápido: Combinando processamento de linguagem natural e aprendizado de máquina, podemos identificar quais fatores combinados influenciarão o acesso a diferentes formulários, acelerando assim o acesso. A Pharmaceutical Executive relatou que o custo médio para uma empresa a cada dia em que um medicamento é adiado no reembolso é de US$ 15 milhões por medicamento por dia. O retorno ao adotar esse tipo de abordagem é significativo.
Engajamento do Cliente Fortalecido e Marketing Multicanal Personalizado: Utilizando a IA para descobrir as preferências individuais de conteúdo, canais e horários de informações, é possível permitir a personalização em escala e garantir que cada indivíduo receba o que deseja, quando deseja e no canal desejado.
Precificação de Valor: A indústria especializa-se em usar a IA para identificar quais preços e acordos contratuais são melhores por instituição, garantindo que sua marca atinja e mantenha o status de formulário. Estamos agora fazendo isso para a entrada de biossimilares (tanto para originadores quanto para biossimilares entrarem no mercado).
Adesão do Paciente: Vários projetos utilizaram o poder do big data e da IA para identificar quais pacientes deixarão de aderir e como isso pode ser abordado. A IA é a ferramenta perfeita para esse tipo de projeto, pois cada pessoa que interrompe a medicação o faz por seus próprios motivos. Estudos sobre adesão identificaram mais de 250 razões diferentes pelas quais os pacientes deixam de tomar seus medicamentos.
Mensagens de Vendas com Precisão: Utilizando big data e IA, é possível criar mensagens personalizadas para os representantes de vendas usarem com um médico individual, com base no que esse médico precisa naquele momento específico. O uso de personalização com base em análises de IA mostrou-se aumentar em muitos projetos, incrementando cerca de 43% da prescrição dos representantes de vendas que as usam em comparação com representantes de vendas que não as usam.
Em conclusão, embora a Indústria Farmacêutica esteja adotando a IA, ela ainda é mais utilizada nas fases de descoberta, P&D e clínicas do que na área de vendas e marketing. Há também vantagens significativas em usá-la amplamente em vendas e marketing. No entanto, a IA é tão boa quanto os dados e algoritmos que a compõem. Não há uma solução única e o processo requer pessoas altamente qualificadas. A IA não é plug-and-play. As empresas não podem simplesmente "comprar inteligência" e aplicá-la aos seus desafios. Embora elementos de IA estejam disponíveis no mercado, o trabalho árduo de gerenciar a interação de dados, processos e tecnologias acontece internamente.
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