Propósito

✔ Brazil SFE® Pharma Produtivity, Effectiveness, CRM, BI, SFE, ♕Data Science Enthusiast, ✰BI, Big Data & Analytics, ✰Market Intelligence, ♕Sales Force Effectiveness, Vendas, Consultores, Comportamento, etc... Este é um lugar onde executivos e profissionais da Indústria Farmacêutica atualizam-se, compartilham experiências, aplicabilidades e contribuem com artigos e perspectivas, ideias e tendências. Todos os artigos e séries são desenvolvidos por profissionais da indústria. Este Blog faz parte integrante do grupo AL Bernardes®.

Análise KOL Tradicional

Análise KOL Tradicional

Com base em décadas de experiência na Indústria Farmacêutica, a abordagem tradicional para identificação de KOLs - Key Opinion Leader (Líder de Opinião) tem sido predominantemente quantitativa, frequentemente levando a um desalinhamento significativo entre influência percebida e real. Durante a década de 1990 e o início da década de 2010, as empresas farmacêuticas dependiam fortemente de métricas prontamente mensuráveis ​​- principalmente contagens de publicações, palestras e aparições em conferências - para identificar seus principais influenciadores, com a suposição de que os indivíduos mais prolíficos também são os mais influentes. 


No entanto, essa metodologia tem limitações significativas, pois não leva em conta as nuances da influência verdadeira e frequentemente ignora a distinção entre volume e impacto. Essa metodologia centrada no volume deu origem ao que os insiders da indústria agora chamam de LOLs - Loud Opinion Leaders, profissionais de saúde que mantêm alta visibilidade, mas podem não ter impacto proporcional na prática clínica ou na tomada de decisões por pares.


Análises recentes da indústria revelam uma estatística impressionante em torno de 40-50% dos KOLs tradicionalmente identificados podem ser categorizados como LOLs, que se destacam em garantir espaços para falar e publicar com frequência, mas mostram evidências limitadas de afetar decisões de tratamento no mundo real ou direções de pesquisa. Esse desalinhamento custou à Indústria Farmacêutica bilhões em recursos de engajamento mal alocados e destacou a necessidade crítica de metodologias de avaliação de influência mais avançadas que considerem a qualidade do impacto em vez do número de aparições.

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O papel da IA ​​na identificação de KOL/DOL

O papel da IA ​​na identificação de KOL/DOL

A integração da IA - Inteligência Artificial na identificação KOL/DOL representa uma mudança de paradigma de métricas baseadas em volume para avaliação avançada de impacto. Os sistemas modernos de IA podem analisar vários fluxos de dados — como citações de publicações, papéis de liderança em ensaios clínicos, participação em comitês de diretrizes e bancos de dados de evidências do mundo real para construir perfis de influência abrangentes. Ao processar esses vastos conjuntos de dados, os algoritmos de IA podem detectar padrões sutis que analistas humanos podem perder, como identificar pesquisadores cujo trabalho influencia consistentemente as mudanças no protocolo de tratamento, apesar das contagens modestas de publicações. 


Algoritmos de aprendizado de máquina são particularmente eficazes em descobrir padrões de influência ocultos dentro de redes profissionais complexas e pegadas digitais. Ao examinar fatores como tendências de citação, redes de colaboração, métricas de engajamento de mídia social e dados de resultados clínicos, os sistemas de IA podem identificar líderes de pensamento emergentes antes que eles alcancem reconhecimento generalizado. Essa capacidade preditiva se tornou inestimável para empresas farmacêuticas que buscam se envolver com estrelas em ascensão em áreas terapêuticas especializadas, onde parcerias iniciais podem ter impacto significativo na adoção de medicamentos e na credibilidade da marca.


Avaliar o impacto juntamente com o volume garante uma identificação mais equilibrada e precisa de influenciadores genuínos. Algoritmos de IA avaliam a qualidade e a significância das contribuições de um KOL - Key Opinion Leader (Líder de Opinião) analisando índices de citação, a aplicação prática de sua pesquisa em ambientes clínicos e seu papel na formação de diretrizes de tratamento. Além disso, a IA discerne a influência contextual de um DOLS - Digital Opinion Leaders (Líder de Opinião Digital) examinando padrões de engajamento, incluindo a profundidade das discussões que eles geram e sua capacidade de mobilizar comunidades profissionais em torno de inovações ou práticas médicas específicas. 


A mudança para a identificação orientada por IA também revelou padrões de influência geográfica e específica de especialidade interessantes que as métricas tradicionais frequentemente ignoram. Por exemplo, em comunidades de doenças raras, a análise de IA identificou vários KOLs regionais que, apesar da presença internacional limitada, exercem influência significativa sobre as decisões de tratamento dentro de suas redes de assistência médica. Essas descobertas permitem estratégias de engajamento mais direcionadas e eficazes, melhorando, em última análise, o acesso do paciente a terapias inovadoras e promovendo conexões mais personalizadas entre empresas farmacêuticas e influenciadores críticos.

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Design de jornada KOL orientado por IA

Design de jornada KOL orientado por IA

No cenário farmacêutico contemporâneo, a elaboração de estratégias de engajamento personalizadas para KOLs - Key Opinion Leader (Líder de Opinião) e DOLS - Digital Opinion Leaders (Líder de Opinião Digital) se tornou primordial. As abordagens tradicionais frequentemente dependiam de um plano genérico e único, e falhavam em levar em conta as preferências e comportamentos únicos de KOLs/DOLs individuais.


IA revoluciona esse processo ao permitir o mapeamento meticuloso das jornadas KOL. Isso envolve alavancar a IA para analisar vários pontos de dados, incluindo interações passadas, interesses de pesquisa, participação em conferências e métricas de engajamento digital. Ao sintetizar essas informações, a IA pode criar perfis detalhados que descrevem as necessidades, preferências e comportamentos específicos de cada KOL/DOL.

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