کاربردهای هوش مصنوعی در مارکت ریسرچ

مبحث: مارکتینگ و بازاریابی مقاله قبلی: لانچ و تبلیغات محصول دارویی و هوش مصنوعی مقاله بعدی: کاربردهای هوش مصنوعی در بازاریابی دارویی  مدرسه تکمیلی: مدرسه تخصصی بازاریابی دارویی شماره مقاله: ۳۵

یکی از کلیدی‌تری مراحل بازاریابی تحقیقات بازار است که جمع‌آوری اطلاعات آن به اندازه عمر نوح از شما وقت می‌گیرد و تحلیل این حجم از اطلاعات صبر ایوب می‌طلبد! می‌دانم که اغراق کردم ولی این دو چالش اصلی چیزی نیست که غول‌های صنعت داروسازی از آن بگذرند و سعی کردند با هوش مصنوعی تا حد زیادی با آن مقابله کنند.

در این مقاله با ما همراه باشید تا در ابتدا سری به اصلی‌ترین چالش‌های تحقیقات بازار به روش سنتی بزنیم و بعد ببینیم هوش مصنوعی برای ما چه راه‌حلی در چنته دارد.

چالش های تحقیقات بازار به روش سنتی

یکی از بزرگ‌ترین چالش‌های بازاریابان کیفیت‌ داده‌هاست. به اتاق بایگانی یک شرکت فکر کنید. مسلما جمع‌آوری این همه پرونده خود کار آسانی نیست اما همان‌اندازه که این جمع‌آوری مهم است طبقه‌بندی آن‌ها نیز مهم است. در تحقیقات بازار هم همین اتفاق می‌افتد.

برای همین می‌بینیم که غول‌های صنعت داروسازی برای اینکه بتوانند کیفیت داده‌های خود را بهبود ببخشند، تیم تحقیقات بازار خود را به دو گروه تیم داده و گزارش‌دهنده تقسیم کردند.

حالا برویم کمی مشکل را ریزتر کنیم و حل مسئله را بهتر جلو ببریم. خود تیم داده با چالش‌های مختلفی دست و پنجه نرم می‌کند.

برای مثال همان‌قدر که نیاز است داده‌ها به صورت گسترده باشند تا بتوانیم معیارهای مختلف را زیر ذره‌بین ببریم، باید به اندازه کافی خاص باشند تا بتوان از کیفیت آن‌ها مطمئن بود. برای همین کیفیت‌ داده‌ها از جمله چالش‌های تیم داده است.

اگر وبینار تفکر نقادی به تدریس کتایون ریاحی را دیده باشید، می‌شنوید که یکی از مشکلاتی که سد راه ما در یادگیری تفکر نقادانه است، تعصب ما برروی مسائل است. این اتفاق گریبان‌گیر تیم داده نیز می‌شود.

یعنی باید بسیار احتیاط کنیم تا جمع‌آوری و تفسیر داده‌ها برای تقویت دیدگاه‌های موجود نباشد و برای روشن کردن موضوعاتی باشند که قبلا به طور کامل درک نشده بودند.

کتاب تست مامان در این زمینه به شما بسیار کمک می‌کند تا بتوانید باب طبع مشتریان سوال بپرسید و جواب‌های درست از آن‌ها دریافت کنید. در این سه مقاله خلاصه‌ی این کتاب را برای شما آماده کردیم:

 

یکی دیگر از چالش‌ها عدم هماهنگی تیم تحقیقات بازاریابی و فروش با تیم تحقیقات بازار است. برای مثال تیم تحلیلی یک شرکت در ژاپن تصمیم گرفت تا یک تحقیق و تجزیه و تحلیل را برای کمک به بازاریابان انجام دهد. با این حال در هیچ مرحله‌ی بازاریابی نتایج تحقیقات بازار در پروژه دخیل نبود. این یک فاجعه و هدردادن حجم انبوهی پول است.

 این همه از مشکلات صحبت کردیم، اما راه‌حل هوش مصنوعی برای حل این چالش‌ها چیست؟

کاربردهای هوش مصنوعی در تحقیقات بازار در حوزه سلامت

جذب سریعتر شرکت‌کنندگان

می‌دانم که دیگر کلیشه شده است اما واقعا مشتری همه چیز است. البته وقتی درگیر تحقیقات بازار بشوید، می‌بینید که مشتری هدف شما آن‌قدرها هم آسان گیر نمی‌آید و ممکن است هفته‌ها یا ماه‌ها طول بکشد تا افرادی را پیدا کنید که برای تحقیقات بازار شما کمک‌کننده هستند.

اما شرکت‌های دارویی می‌توانند با استفاده از هوش مصنوعی و مشخص کردن متغیرهای مناسبی که مشتری شما را می‌سازد، دعوت‌های شما را شخصی سازی کند. حتی با کمک هوش مصنوعی لحن پیام نیز به طور شخصی‌سازی طراحی می‌شود. در نتیجه نرخ مشارکت افزایش پیدا می‌کند و نتایج تحقیقات بازار دقیق‌تر در می‌آید.

مجریان مجازی

انگار دارم با دیوار حرف می‌زنم!

یک جمله معروفی که هنگام دلخوری بیشتر ما به زبان می‌آوریم. هیچ کس دوست ندارد با کسی صحبت کند که ارتباط زنده با آن برقرار نمی‌کند. اما بات‌های استفاده شده قبل از انقلاب هوش مصنوعی این ویژگی را داشت.

یک سری سوالات برنامه‌ریزی شده و محدود به خورد این بات‌ها داده می‌شد که برای هرکسی نشان داده می‌شد. اما اوضاع فرق کرده است. در نسل جدید چت بات‌ها با تجزیه و تحلیل زبان طبیعی شرکت‌کننده سوالات از قبل برنامه‌ریزی نشده و مبتنی بر احساس مخاطب در آن لحظه پرسیده می‌شود که فضا را برای برقراری یک ارتباط زنده فراهم می‌کند.

مدیریت قدرتمند جامعه

همه‌ی مشتریان به یک اندازه ارزشمند نیستند. به اصل پارتو بارها در مقالات مختلف در این زمینه اشاره کرده‌ام. 20 درصد مشتریان ارزشی می‌تواند سودی برابر 80 درصد داشته باشند در حالی که 80 درصد بقیه 20 درصد سود شما را تامین می‌کنند. (نویسنده مواد نزده.🤣 فقط یکم توضیحش پیچ در پیچ شد!)

هوش مصنوعی در این زمینه به شما کمک می‌کند تا این بیست درصد مشتری را پیدا کنید. با کمک هوش مصنوعی مشخص می‌شود که کدام شرکت‌کننده‌ها بیشترین تعاملات را انجام می‌دهند. اینگونه می‌توانید مشتریان مروارید خود را از لابه‌لای سنگ‌ها جدا کنید و برنامه‌ی دقیق‌تری برای حمایت از آن‌ها طراحی کنید.

تجزیه و تحلیل داده‌ها در زمان واقعی

قبل از اینکه همه چیز را مدرنیته کنیم، بیایید اوضاع سنتی خود ایران را بررسی کنیم. برای تحقیقات بازار در ایران یک آمارنامه‌ دارویی در دست داریم که دوسال یک بار منتشر می‌شود. تصور کنید که با این سرعت دنیا در این دوسال چقدر همه چیز می‌تواند تغییر کند اما شما مجبور به استفاده از یک منبع تاریخ مصرف گذشته هستید.

اما هوش مصنوعی به شما کمک می‌کند تا داده‌ها را در زمان حال تجزیه و تحلیل کنید و دائما با فیدبک‌هایی که از مشتریان دریافت می‌کنید، آن‌ را بروزرسانی کنید.

پردازش سوالات باز به صورت خودکار

شاید بتوانید با یک سیستم‌های معمولی سوالات چند گزینه‌ای را به راحتی تحلیل کنید. اما این کار برای سوالاتی با پاسخ‌های تشریحی بسیار طاقت‌فرساست. اما یک سیستم هوش مصنوعی می‌تواند در کمتر از 30 دقیقه این سوالات را بارگذاری کند و مورد تجزیه و تحلیل قرار دهد.