کاربردهای هوش مصنوعی در بازاریابی دارویی

بازاریابان دارویی بیش از هر زمان دیگری به داده‌های مختلف دسترسی دارند. این داده‎‌‌ها همان‌قدر که می‌توانند در تحلیل بازار و بهترین تصمیم‌گیری به بازاریابان دارویی کمک کنند، با حجم گسترده‌ای که دارند می‌توانند هفته‌ها و ماه‌ها وقت یک متخصص بازاریابی دارویی را بگیرند و در نهایت آن طور که باید و شاید به نتیجه‌ی دلخواه نرسند.

برای اینکه بتوان این حجم از اطلاعات بازاریابی را تجزیه و تحلیل کرد و به پاسخ مطلوب رسید چند گزینه وجود دارد. گزینه‌ی اول افزایش کارکنان و متخصصان بازاریابی هست که هزینه‌های مالی سنگینی را به شرکت تحمیل می‌کند. از طرفی سیستم‌های دیجیتال فاقد هوش مصنوعی بسیار محدود عمل می‌کنند و خروجی دلخواه را به شما نمی‌دهند.

بنابراین گزینه‌ی سوم یعنی هوش مصنوعی بهینه‌ترین راه ممکن برای دریافت خروجی دلخواه با هزینه‌ی کمتر است. به همین دلیل در این مقاله به طور تخصصی کلیدی‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی در بازاریابی دارویی را مورد بررسی قرار دادیم.

به شما پیشنهاد می‌کنم قبل از مطالعه‌ی ادامه‌ی مطلب، برای درک بهتر کاربردهای ذکر شده در این مقاله و ایجاد یک تصویر ذهنی راجع به هوش مصنوعی، مقاله‌ی هوش مصنوعی چیست و چه کاربردهایی دارد؟ را مطالعه کنید.

شناسایی بیماران مبتلا به بیماری نادر

به گفته‌ی شرکت‌های داروسازی، متوسط زمانی که برای تشخیص یک بیماری نادر لازم است، حدود 6 تا 7 سال می‌باشد. در این مدت زمان نیز با آزمایشات فراوانی که صورت می‌گیرد و زمان زیادی که صرف مراجعه بیمار به پزشک می‌کند هزینه‌ی پولی و زمانی زیادی را به سیستم مراقبت‌های بهداشتی تحمیل می‌کند.

علاوه بر آن تاخیر در این تشخیص گاهی آنقدر طولانی مدت می‌شود که بسیاری از بیماران قبل از تشخیص با کار از کار آن‌ها گذشته و به قول معروف تا نتیجه مشخص شود، نوش دارو پس از مرگ سهراب اتفاق می‌افتد!

با این حال با استفاده از هوش مصنوعی تمام داده‌های مربوط به بیماران در داخل یک سیستم داده قرار می‌گیرد و پس از طی چند دقیقه که صرف زمان اولیه برای کشمکش داده‌ها، الگوریتم‌ها ساخته می‌شود. پس از آن هربار که بیمار جدیدی مراجعه می‌کند، این الگوریتم‌ها شناسایی می‌شود. این عملکرد به بازاریابان کمک می‌کند تعداد، تمرکز منطقه‌ای و سایر اطلاعات لازم بیماران با بیماری‌های نادر را بهتر تشخیص دهند.

شناسایی پزشکان مورد هدف برای بازاریابی

تنها Netflix، یوتیوب یا آمازون نیستند که با مجهز بودن به سیستم هوش مصنوعی می‌توانند داده‌های مرتبط با هدف مشتری را در اختیار آن قرار دهند. بسیاری از بازاریابان محتوا از این فناوری برای بهبود تعامل با پزشکان و فروش و بازاریابی دارو این کار را انجام می‌دهند.

در بازاریابی دارویی با کمک محتوا می‌توان متناسب با علاقه‌ی یک پزشک یا بیمار محتواهای مرتبط با نیازهای آن را در اختیار آن قرار داد و به این صورت یک کانال ارتباطی با مشتریان شکل داد. بنابراین با استفاده از هوش مصنوعی شما می‌توانید مخاطب را به خانه‌ی خود دعوت کنید!

شناخت رفتار پزشک و بیمار

با استفاده از هوش مصنوعی می‌توان رفتارهای پزشکان هنگام تجویز را درک کرد و مشخص کرد که چه پیام خاصی بر پزشکان تاثیر می‌گذارد تا از آن طریق بازاریابان دارویی و مدیران برند بتوانند با درک دقیق این رفتارها و برنامه‌ریزی دقیق برای آن‌ها عدم اطمینانی که وجود دارد را برطرف کرد و باعث بازگشت سرمایه شد.

به طوری که هر بار که بیماری به پزشک مراجعه می‌کند با ثبت داده‌های بیمار در سیستم‌ هوش مصنوعی، الگوریتم‌های هوش مصنوعی از ورودی داده‌های هر بیمار متوجه می‌شود که با توجه به مراجعه کنندگانی که به پیش یک پزشک می‌روند و نسخه‌هایی که اکنون پزشک تجویز می‌کند، آیا می‌تواند جزو جامعه هدف شرکت داروسازی شما باشد یا خیر.

هدف‌گیری دقیق پزشک

بازار مربوط به دیروز نیست، مربوط به فرداست. نمی‌توان با تحلیل و آنالیز داده‌های تاریخ مصرف گذشته‌ی پزشکان انتظار داشت که جامعه‌ی هدف خود را به طور دقیقی مشخص کنیم. البته نمی‌توان از روش‌های سنتی هم انتظار داشت که به ما اطلاعات ساعتی راجع به تغییر سلیقه‌ی پزشکان ارائه دهند.

هوش مصنوعی در این برهه می‌توان کشتی نجات شما باشد. با استفاده از هوش مصنوعی می‌توانید پیش‌بینی کنید که:

کدام پزشک بیشترین پتانسیل را برای نسخه کردن برند ما برای بیمار دارد؟

از طریق کدام کانال‌های ارتباطی می‌توان اثربخش‌ترین نتیجه را در صحبت با پزشک گرفت؟

علاوه بر این با در اختیار داشتن داده‌های مناسب از طریق هوش مصنوعی می‌توان حداکثر سهم هر پزشک، براساس جمعیت بیمار را شناسایی کرد.

بازاریابی محتوا با استفاده از هوش مصنوعی

ما اکنون در دوره‌ای هستیم که ابزارهای هوش مصنوعی می‌توانند محتواها و رمان‌هایی بنویسند که تمایز کار آن‌ها با انسان‌ها دشوار است. به طوری که یک ابزار هوش مصنوعی ژاپنی یک رمان نوشت که نامزد دریافت جایزه معتبر ادبی شد.

همچنین در دنیای داروسازی مدرن بازاریابی محتوا به یک میدان رقابتی بین شرکت‌های داروسازی مختلف تبدیل شده است. هوش مصنوعی در این میان یک ید قدرتی است که با کمک آن می‌توانید در شبکه‌های خود به تولید محتوا بپردازید و در انفجار محتوا، پیام خود را به مخاطبین خود برسانید.

در یک شرکت دارویی خارجی این نوع هوش مصنوعی برای ارسال دعوت‌نامه به شرکت‌کنندگان در آزمایشات بالینی استفاده شد و از این طریق 29.3 درصد پذیرش افزایش یافت.

برای یادگیری مبانی اولیه بازاریابی محتوا به تدریس دکتر فیاض‌نیا مشاور دیجیتال مارکتینگ شرکت‌های تجاری حوزه آموزش و سلامت اینجا کلیک کنید.

تقسیم بندی مشتری و بازاریابی شخصی مشتری

با وجودی که در بازاریابی با توجه به STP تقسیم بندی بین پزشکان مختلف انجام می‌شود و بین آن‌ها اولویت‌بندی صورت می‌گیرد، باز هم به احتمال زیاد لیست بزرگی از پزشکان هدف را در یک شرکت داروسازی پیدا خواهید کرد.

همان‌طور که در اصل 20/80 گفته شده برای اینکه بتوانیم 20 درصدی از این پزشکان که بیشترین سودآوری را برای ما دارند بیابیم، لازم است متغیرهای نامحدود مشتریان را در اختیار یک هوش مصنوعی قرار دهیم تا با توجه به این نیازها معقولانه‌ترین تقسیم‌بندی صورت گیرد.

طراحی بهتر سفر مشتری

همان‌طور که میدانید قبل از اینکه مشتریان محصول شما را خریداری کنند، وارد هزارتویی از مسیرهای مختلف می‌شوند تا در نهایت به برند شما دسترسی پیدا کنند. هوش مصنوعی به شما کمک می‌کند با پیش‌بینی محتمل‌ترین مجموعه تعاملات مشتری شما در مسیر رسیدن به مقصد نهایی که همان خرید محصول یا خدمت است، بتوانید بهترین محتواها را در بهترین کانال‌های ارتباطی، در توالی مناسب و در زمان مناسب قرار دهید.

با استفاده از هوش مصنوعی می‌توانید به پاسخ سوالات زیر در خصوص سفر مشتری دست یابید:

سفر منحصر به فرد هر مشتری چیست؟
توالی مطلوب محتوا برای مشتری در جهت استفاده از برند چیست؟
کدام تاکتیک ها باعث پذیرش بیشتر مشتری در این سفر می شوند؟
تخصیص بهینه منابع در کانال‌های دیجیتال و غیر دیجیتال به چه صورت است؟
وقتی مشتری سفر را رها می کند، کدام یک از آنها برای شرکت مجدد بسیار با ارزش هستند و بهترین روش برای درگیر کردن مجدد آنها چیست؟

تحلیل شبکه‌های اجتماعی

شبکه‎‌های اجتماعی برای بازاریابان دارویی یک منبع سرمایه‌گذاری هستند که در صورتی که به درستی مورد تحلیل و بررسی قرار بگیرند، می‌توانند مشتریان 20 درصدی با سود 80 درصدی زیادی را برای شما به ارمغان بیاورند. با استفاده از کاربرد هوش مصنوعی در رسانه‌های اجتماعی می‌توانید کشف کنید که:

هم اکنون چه کسانی تأثیرگذار واقعی هستند؟
تأثیرگذاران آینده را پیش بینی کنید.
بدانید در مورد برندهای تجاری شما مانع جذب چیست.
تهدیدهای برند تجاری خود را درک کنید.
از رقبای خود اطلاعات کسب کنید.

استفاده از هوش مصنوعی در قیمت گذاری و دسترسی به بازار

قبل از هوش مصنوعی، قیمت گذاری در داروسازی تماماً بر ویژگی‌های بالینی یک دارو در مقابل رقبا متمرکز بود. اما در هوش مصنوعی برای قیمت‌گذاری از داده‌های دنیای واقعی در مورد بیمار و جمعیت بیماری در کنار کارآزمایی‌های بالینی استفاده می‌شود و بر اساس آن یک قیمت مبتنی بر ارزش ارائه می‌شود. با این سبک از قیمت‌گذاری هم محصول دارویی نسبت به رقبا بیشتر در چشم قرار می‌گیرد و هم حداکثر سو برای شرکت حاصل می‌شود.

پیش بینی فروش با استفاده از هوش مصنوعی

یکی از رایج‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی در بازاریابی دارویی مربوط به پیش‌بینی فروش است. برای رسیدن به این مقصود یک برنامه هوش مصنوعی مبتنی بر پیش‌بینی از داده‌های فروش قبلی، داده‌های فروش رقبا و مقایسه محصول شما با رقبا برای پیش‌بینی فروش آینده استفاده می‌کند. برای انجام این کار هوش مصنوعی به دو سوال زیر پاسخ می‌دهد:

چه کسی، چه چیزی، چه زمانی و با چه قیمتی را تجویز می‌کند؟
آیا می‌توانیم آنچه را که پزشکان می‌شنوند، می‌خوانند و مشاهده می‌کنند را با آنچه تجویز می‌کنند پیوند دهیم؟

با دانستن پاسخ این موارد، می توانیم هدف گذاری را بهبود بخشیم و بودجه بازاریابی خود را در کانال‌های مناسب برای پزشکان مناسب، متمرکز کنیم. اما آیا کافی است؟

به جای اینکه فقط به چگونگی هدف گیری بهتر مشتری بپردازیم، باید به چگونگی ایجاد ارزش بهتر برای مشتریان خود بپردازیم تا وفاداری طولانی مدت مشتری و روابط و تعامل با مشتری را تقویت کنیم.

اما شاید سوال پیش بیاید که چگونه با استفاده از داده‌های کلان می‌توان برای مشتریان ارزش و تجربه ایجاد کرد و نتایج سودآوری برای شرکت به همراه آورد؟

برای پاسخ به این سوال بگذارید به داستان آمازون اشاره کنیم. آمازون با کمک موتورهای پیشنهادی آنچه کاربر در گذشته خریداری کرده است، کالاهایی را در سبد خرید مجازی خود دارد، مواردی که رتبه‌بندی کرده و پسندیده است و بازدیدهایی که هر مخاطب انجام می‌دهد، محصولات و خدماتی که ممکن است دوست داشته باشید به شما ارائه می‌دهد و از این طریق علاوه بر فروش بیشتر در ایجاد ارزش بیشتر در ذهن مخاطبان خود سهیم می‌شود.

در داروسازی نیز می‌توان با داده‌هایی که از پزشکان بدست می‌آوریم، یک سیستم پیشنهادی برای اقدامات بازاریابی، متناسب با ارزش‌های مخاطبان طراحی کنیم. این داده‌ها از هرگونه تماس مستقیم و غیر مستقیم مشتری با شرکت دارویی شکل می‌گیرد. از تماس‌های مستقیم می‌توان به تماس به شرکت برای خرید و مشاوره‌ی بیماران برای داروهای شما، و از تماس‌های غیر مستقیم می‌توان به وب سایتريال تبلیغات دهان به دهان و... اشاره کرد.

پاسخ‌گویی به سوالات مشتری از طریق هوش مصنوعی

طبق یک نظرسنجی که سایت eularis انجام داد، 64 درصد مصرف‌کنندگان و 80 درصد خریداران مشاغل اظهار داشتند که شرکت در زمان واقعی به آن‌ها پاسخ بدهد و با آن‌ها تعامل داشته باشند.

با این حال استفاده از نیروی انسانی باعث می‌شود هزینه‌های زیادی به شرکت متحمل شود و همچنین با توجه به محدودیت انسان‌ها، نمی‌توانند به طور همزمان پاسخ‌گوی عده‌ی کثیری از مخاطبان باشند.

یک روش دیگری که برای این کار وجود دارد، تلفن‌های گویای کلاسیک است که هدف از تماس شما را می‌پرسد و سپس پاسخ‌های تنظیم‌شده‌ی محدودی را به مخاطبان ارائه می‌دهد.

اما این پاسخ‌های کلیشه‌ای، چندان دلچسب مشتریان با روحیات متفاوت نیست. پس بهتر است از روش هیجان‌انگیزتری مانند هوش مصنوعی استفاده کنیم که شاید به راحتی تفاوت آن با یک گفت‌وگوی انسانی تشخیص داده نشود. هوش مصنوعی به جای پاسخ به سوالات با استفاده از مجموعه‌ای از کلمات کلیدی شناخته شده با پردازش زبان و یادگیری ماشینی می‌تواند سوالات را درک کرده و یک اقدام مناسب را ارائه دهد.

شناسایی صاحب‌نظران اصلی یا KOL‌ها در داروسازی

در رویکردهای سنتی با استفاده از منابعی مانند نشریات، خلاصه مقالات کنفرانس و سایر منابع،KOL ها مشخص می‌شدند. نقطه مشترک تمام این منابع این است که همگی در به‌روزرسانی با محدودیت مواجه هستند. با این حال در هوش مصنوعی داده‌ها دائما به روز می‌شوند، به طور خودکار تجزیه و تحلیل می‌شوند و اطلاعات جدیدی که هوش مصنوعی در اختیار دارند را منابع سنتی از دست می‌دهند.

نتیجه‌گیری

در این مقاله به بررسی مهم‌ترین و کلیدی‌ترین کاربردهای هوش مصنوعی در بازاریابی حوزه‌ی سلامت پرداختیم. این کاربردها شامل شناسایی بیماران مبتلا به بیماری نادر، شناسایی پزشکان مورد هدف برای بازاریابی، شناخت رفتار پزشک و بیمار، هدف‌گیری دقیق پزشک، بازاریابی محتوا با استفاده از هوش مصنوعی، تقسیم بندی مشتری و بازاریابی شخصی مشتری، طراحی بهتر سفر مشتری، تحلیل شبکه‌های اجتماعی، استفاده از هوش مصنوعی در قیمت گذاری و دسترسی به بازار، پیش بینی فروش با استفاده از هوش مصنوعی، پاسخ‌گویی به سوالات مشتری از طریق هوش مصنوعی و شناسایی صاحب‌نظران اصلی یا KOL‌ها در داروسازی بودند.

برای آشنایی با کاربردهای بیشتر هوش مصنوعی در بازاریابی دارویی و تکمیل اطلاعات خود در زمینه هوش مصنوعی و بازاریابی دارویی، وبینار بازاریابی دارویی و هوش مصنوعی سورنا آکادمی به تدریس دکتر نوربخش معاون بازرگانی شرکت کارخانجات داروپخش را از دست ندهید.