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A ascensão das plataformas digitais revolucionou a maneira como consumimos informações e produtos, e a indústria farmacêutica não é exceção a essa transformação. A aplicação de algoritmos de recomendação personalizados, amplamente conhecidos em redes sociais como o TikTok, tem demonstrado uma eficácia notável na forma como interagem com seus usuários, oferecendo conteúdo direcionado de forma precisa. Este modelo de personalização, entretanto, vai muito além das redes sociais, e começa a impactar diretamente estratégias de marketing farmacêutico, bem como a interação com profissionais de saúde e pacientes.
Desde os anos 1990, os sistemas de recomendação vêm evoluindo significativamente, proporcionando dados filtrados e informações customizadas para diversos setores. No contexto da indústria farmacêutica, o uso de sistemas inteligentes de recomendação poderia ser um divisor de águas, especialmente na comunicação com médicos e na distribuição de conteúdo técnico-científico sobre medicamentos e tratamentos. O TikTok, por exemplo, ao adaptar seu algoritmo a partir das preferências dos usuários, criou uma nova dinâmica de engajamento, semelhante ao que poderia ser aplicado em estratégias para profissionais de saúde (Lu et al., 2015).
O sistema de recomendação do TikTok, assim como outros similares, utiliza uma base robusta de dados, permitindo que as informações sejam filtradas e organizadas de maneira a criar um perfil detalhado do usuário. Este tipo de tecnologia poderia ser aproveitado pela indústria farmacêutica para recomendar, por exemplo, artigos científicos, resultados de ensaios clínicos ou atualizações de medicamentos de acordo com as preferências e comportamentos de médicos, farmacêuticos e outros profissionais (Taylor & Brisini, 2024).
A sofisticação dos algoritmos de recomendação está na sua capacidade de aprender continuamente com os dados dos usuários. Na indústria farmacêutica, onde há uma demanda crescente por personalização e eficiência nas interações, essa tecnologia poderia ser utilizada para criar sistemas que ajustem o conteúdo enviado a profissionais de saúde, com base em suas preferências, histórico de interações e área de especialidade. Um sistema automatizado e eficiente como o do TikTok, ajustado para o contexto farmacêutico, facilitaria a disseminação de informações científicas precisas e relevantes, otimizando o tempo e os recursos das equipes de campo (Wang, 2022).
A personalização dos algoritmos também se estende ao sentimento de pertencimento dos usuários. No caso de médicos e outros profissionais de saúde, a aplicação de um sistema similar de recomendação na comunicação da indústria farmacêutica pode criar uma sensação de que o conteúdo oferecido está diretamente alinhado com suas necessidades e interesses. Assim como no TikTok, onde os usuários se veem representados pelo conteúdo que consomem, um médico poderia ter acesso a informações que ressoam diretamente com sua prática clínica, aumentando o engajamento e a credibilidade da informação (Bhandari & Bimo, 2022).
Embora a ByteDance mantenha as especificidades do algoritmo do TikTok confidenciais, o princípio por trás desses sistemas é amplamente conhecido e já é utilizado por outras indústrias. Para a indústria farmacêutica, a implementação de uma tecnologia de recomendação baseada em inteligência artificial poderia alavancar o relacionamento com profissionais de saúde, criando um fluxo contínuo e personalizado de informações, ajustado com base no feedback e nas interações dos usuários (Chen & Shi, 2022). Este tipo de estratégia não apenas melhoraria a eficiência, mas também ajudaria a construir um relacionamento mais sólido entre a indústria e seus principais stakeholders.
Novos profissionais de saúde poderiam ser abordados de maneira semelhante ao modo como novos usuários são integrados ao TikTok. Um algoritmo inteligente pode começar a identificar padrões de comportamento e preferências desde o primeiro momento de interação, adaptando-se rapidamente às necessidades específicas de cada profissional, seja ele um médico que busca informações sobre oncologia ou um farmacêutico interessado em novas terapias biológicas (Chen & Shi, 2022; Zhao Y., 2020).
A implementação deste tipo de tecnologia ainda é um desafio para a indústria farmacêutica, que precisa equilibrar a personalização com a ética e a privacidade de dados sensíveis. Contudo, o retorno potencial de um sistema de recomendação eficiente seria expressivo, permitindo à indústria otimizar seus processos de divulgação científica, ampliar o alcance de suas campanhas e, mais importante, fornecer informações de qualidade para profissionais que realmente as necessitam.
Algoritmos inteligentes podem revolucionar a forma como a indústria farmacêutica se comunica com seus principais públicos. Assim como os usuários do TikTok são impactados por um fluxo contínuo de conteúdos personalizados, os médicos, farmacêuticos e outros profissionais de saúde podem se beneficiar de informações cientificamente validadas e relevantes, entregues no momento certo. A simbiose entre o usuário e o algoritmo se torna essencial, pois, à medida que o sistema aprende mais sobre o indivíduo, consegue oferecer conteúdos cada vez mais precisos, promovendo uma relação mais eficiente e benéfica para ambas as partes (Chen & Shi, 2022).
Por fim, a implementação de sistemas de recomendação na indústria farmacêutica deve levar em consideração a necessidade de um controle maior por parte dos profissionais de saúde. Tal como no TikTok, onde o usuário tem a possibilidade de influenciar os tipos de vídeos que vê, seria pertinente que médicos e farmacêuticos pudessem ajustar as recomendações que recebem, bloqueando conteúdos irrelevantes e ajustando os temas de interesse. Com isso, não só o controle aumentaria, como também a satisfação dos usuários, que se sentiriam mais confortáveis e engajados nas interações (Chen & Shi, 2022; Zhao Y., 2020).
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