لانچ و تبلیغات محصول دارویی و هوش مصنوعی

مبحث: مارکتینگ و بازاریابی مقاله قبلی: هرآنچه یک بازاریاب دارویی از هوش مصنوعی باید بداند مقاله بعدی: کاربردهای هوش مصنوعی در مارکت ریسرچ مدرسه تکمیلی: مدرسه تخصصی بازاریابی دارویی شماره مقاله: ۳۴

صنعت داروسازی با چالش‌های مختلفی در ورود داروهای جدید به بازار، راه اندازی و تبلیغات دارویی دارد. همچنین حجم زیادی از داده‌ها از منابع مختلف جمع می‌شود که بیشتر اوقات در همان مرحله رها می‌شوند و اطلاعات ارزشمندی در این بین از دید پنهان می‌ماند.

شاید بتوانید یک دانشمند داده یا آمار خوب استخدام کنید و بخواهید بنشیند سر این داده‌ها و برگ به برگ این جنگل را بخواند و تحلیل کند! خب واقعیت اینطور پیش نمی‌رود، هوش مصنوعی دیگر یک ایده از فیلم‌های علمی تخیلی نیست و جای خود را به خوبی بین زندگی ما پیدا کرده است.

صنعت دارو و بخش بازاریابی و فروش هم از این تکنولوژی بی بهره نمانده است، در ادامه به کاربردهای هوش مصنوعی در لانچ محصول و فعالیت‌های تجاری می‌پردازیم.

چرا فعالیت‌های راه ‌اندازی و تجاری باید تغییر کند؟

در زنجیره ارزش بیوفارما، فعالیت‌های راه‌ اندازی و تجاری بیماران را قادر می‌سازد تا به روش‌های درمانی جدید دسترسی پیدا کنند. شرکت‌ها برای یک راه اندازی موفق با چالش‌های زیر روبرو هستند:

👈 افزایش هزینه‌های تولید دارو و رقابت

👈 افزایش فشار برای کاهش زمان ورود به بازار

👈 توانایی پرداخت هزینه و مدل‌های مراقبت جدید برای داروهای جدید

مثل هر صنعت دیگر که بر تامین نیازهای بازار تمرکز دارد، شرکت‌های دارویی هم باید برنامه‌های راه اندازی و استراتژی تبلیغات و تجاری شامل بهینه سازی روش‌های بازاریابی، قیمت گذاری، مقررات، انطباق و فروش را طرح و اجرا کنند.

شرکت‌های بیوفارما به دنبال شناسایی و هدایت فعالیت‌های تجاری به سمت بخش مناسب بازار در زمان مناسب با استفاده از کانال‌های ارتباطی مختلف بر اساس نیازهای هر یک از ذینفعان (پرداخت کنندگان، ارائه دهندگان، متخصصان مراقبت‌های بهداشتی و بیماران) هستند.

در چند سال گذشته، استراتژی سنتی متناسب با همه برای خرید در بازار، که بیشتر بر اساس کانال‌های فیزیکی بود، شروع به تغییر کرد و به سمت استفاده از کانال‌های دیجیتال حرکت کرده است.

چالش‌های واضح و اختلال ناشی از  COVID-19 که احتمالا تاثیر طولانی مدت هم دارد، تیم‌های تجاری را واداشته است تا سوالات جدیدی بپرسند؛ برای مثال:

⁉️ کدام کانال ها برای نیازهای ذینفعان مناسب ترند؟

⁉️ چگونه می‌توان نیازهای HCPs و بیماران را به طور موثرتر برطرف کرد؟

⁉️ از چه فناوری‌های دیجیتالی می‌توان برای لانچ موفق دارو استفاده کرد؟

با فشار فزاینده برای کوتاه کردن زمان ورود به بازار داروها، شرکت‌ها بیشتر از قبل نیاز دارند که بدانند چه مولفه‌هایی از عملیات فروش و بازاریابی و همچنین سایر نوآوری‌ها باعث ایجاد رفتارهای تجویز شده و دسترسی بیماران به درمان‌های جدید را گسترش می‌دهد.

تعامل زودهنگام و کارآمد با سهامداران برای اطمینان از اینکه شرکت‌ می‌تواند ارزش محصول خود را اعلام کند بسیار مهم است - این همان جایی است که هوش مصنوعی وارد کار می‌شود.

چگونه هوش مصنوعی می‌تواند راه اندازی و تبلیغات را بهبود بخشد؟

همانطور که در مقاله فرآیند تحقیقات بازار گفتیم، امروزه شرکت‌های بیوفارما به داده‌های متعدد از منابع مختلف داخلی و خارجی دسترسی دارند که می‌خواهند به نفع خود از آن‌ها استفاده کنند.

هوش مصنوعی می‌تواند با مدیریت تعاملات متناسب با ذینفعان مختلف و ارائه ارزش افزوده ای که نیازهای آنها را به طور موثرتر برآورده می‌کند، شرکت‌ها را قادر به درک قدرت این داده‌ها، به خصوص داده‌های دنیای واقعی(RWD) ، برای بهبود عملکرد راه اندازی و تجاری خود می‌کند.

اگر فناوری‌های صحیح هوش مصنوعی به طور موثر و درست استفاده شوند، شرکت‌ها می‌توانند از داده‌ها به نتایج جامع در دنیای واقعی دسترسی پیدا کنند و بینش‌های استراتژیک ارزشمندی را برای پشتیبانی از تصمیمات کلیدی بدست آورند.

 

پذیرش تکنولوژی هوش مصنوعی، به ویژه در پنج زمینه زیر، دارد کم کم به یک ضرورت مهم تجاری تبدیل می‌شود.

1.حداکثر استفاده از RWD برای موفقیت تجاری:

RWD اطلاعات نمایندگی بیشتری در مورد تأثیر یک درمان در جمعیت بیمار بیشتر فراهم می کند ، دید دقیق تری از استاندارد در حال تکامل مراقبت و بصورت جامع تر منعکس کننده مراقبت های بالینی معمول است. شواهد موجود نشان می دهد که با استفاده موثر از RWD و شواهد در دنیای واقعی (RWE) ، شرکت ها می توانند در زمان واقعی ، نیازهای ذینفع در حال تکامل را هم قبل و هم پس از راه اندازی درک کنند و به طور پیشگیرانه آنها را برطرف کنند. شرکت ها فقط می توانند با استفاده از فن آوری های پیشرفته که جریان مداوم RWD را می توان جمع آوری ، تمیز ، جمع و تجزیه و تحلیل کرد ، در یک فرآیند بدون درز و پویا کاملاً پتانسیل RWE را درک کنند. چنین توانایی هایی برای شرکت ها برای درک ارزش و کارایی محصولاتشان و همچنین توجیه هزینه ها در یک فضای رقابتی بسیار مهم است.

2.پیش‌بینی قیمت گذاری:

ابزارهای پیشرفته تجزیه و تحلیل به شرکت ها کمک می کند تا هنگام بررسی قیمت های جدید دارو ، به نظارت دقیق پرداخت کنندگان و سایر سهامداران پاسخ دهند. داشتن اطمینان در این رویکردهای داده محور برای بیوفارما برای ایجاد استراتژی های قیمت گذاری آگاه تر ضروری است. مدل های تحلیلی نوآورانه می توانند اعتماد به نفس را بهبود بخشند و در شناسایی فرصت های موثرتر قیمت گذاری ، که در نهایت به سود و درآمد تبدیل می شود، بسیار مهم خواهد بود.

3.بازاریابی omnichannel با استفاده از هوش مصنوعی:

همانطور که شرکتها اصول گرایش به بیمار را می پذیرند ، یک رویکرد فروش و بازاریابی موثر شرکتها را ملزم می کند که درک عمیقی از وضعیت بیمار ، آنچه افراد برای آنها ارزش و نیاز دارند و آنچه که احتمالاً منجر به آن می شود ، داشته باشند. نتیجه مثبت مراقبت های بهداشتی. راه حل های بازاریابی همه کانال با استفاده از هوش مصنوعی می تواند با پیش بینی رفتار و ارائه توصیه هایی به بازرگانان بیوفارما در مورد بهترین اقدامات بعدی ، کانال های استفاده از اهرم فشار و نحوه بهینه سازی تعامل ذینفعان از طریق پیام رسانی شخصی کمک کند.

4.تقسیم بازار مبتنی بر هوش مصنوعی:

درک نیازهای برآورده نشده و شناسایی بخشهای مختلف HCP / بیمار ، حوزه دیگری است که هوش مصنوعی می تواند به آن کمک کند. الگوریتم های محاسباتی هوش مصنوعی ، از جمله یادگیری ماشین (ML) و یادگیری عمیق (DL) ، می توانند به طور مداوم به روز شوند تا تغییرات در رفتارها و نگرش ها را فراهم کنند ، و قدرت تصمیم گیری و تاکتیک های استراتژیک در فروش را فراهم کنند. 6 راه حل های تقسیم بازار AI-based می تواند شناسایی کند روش های بهبود عملکرد تجاری و بهینه سازی گزاره های ارزش محصول ویژه جغرافیای مختلف و سیستم های مراقبت های بهداشتی.

5.برنامه ریزی سناریو و پیش بینی هوشمند:

شرکت های Biopharma همچنین به طور فزاینده ای از داده ها برای ایجاد پیش بینی های دقیق و توسعه برنامه ریزی موثر و استراتژی های طولانی مدت استفاده می کنند که آنها را قادر می سازد تا به پیچیدگی فزاینده و تغییرات سریع در بازار پاسخ دهند. برنامه ریزی دقیق و جامع سناریو می تواند یک عنصر اساسی برای تصمیم گیری مبتنی بر شواهد در مورد استراتژی های آینده بازاریابی باشد. از ابزارهای هوش مصنوعی مانند ML می توان برای برنامه ریزی موثر سناریو استفاده کرد تا به اصلاح متغیرهایی کمک کند که از چشم اندازهای موجود و آینده بازار برخوردار باشند. 7 این می تواند ابزاری حیاتی برای پیاده سازی در یک چارچوب آینده نگرانه "چه شود" ، برای درک اقدامات و رفتارهای بالقوه سهامداران و رقبا و چگونگی پاسخ آنها ، به شرکت ها امکان می دهد تا تخصیص منابع را بهینه کنند و شاخص های اصلی عملکرد را درک کنند.

 

آینده ای با هوش مصنوعی برای راه اندازی و بازرگانی

در حالی که شرکتهای بیوفارما از قبل در زمینه های مختلفی از قبیل کشف دارو و توسعه بالینی ، از کاربردهای هوش مصنوعی استفاده می کنند ، بازاریابی و فروش به طور کلی سایر بخشهای زنجیره ارزش دارو را در سیستم ها و فرآیندهای دیجیتال سازی و استفاده از هوش مصنوعی عقب می اندازد. با این حال ، شرکت ها اخیراً تحول دیجیتال خود را در زمینه راه اندازی و فعالیت های تجاری تسریع کرده اند ، که عمدتا توسط همه گیری COVID-19 انجام می شود. رهبران Biopharma باید فرهنگی ایجاد کنند که نوآوری تجاری را با تمرکز بر تعالی عملیاتی ارتقا دهد. داشتن دید واضح نسبت به آنچه می توانند از سرمایه گذاری در داده ها ، هوش مصنوعی و سایر فناوری های پیشرفته پیش بینی کنند.

تیم های بازاریابی و بازرگانی باید تفکر خود را در مورد تعالی راه اندازی و اجرای آن و چگونگی تلفیق فن آوری های پیشرفته دیجیتال برای تقویت همکاری متقابل عملکردی به منظور افزایش تعامل و به حداکثر رساندن ارزش محصولات خود ، هماهنگ کنند. با شکستن سیلوهای داده و اتصال فن آوری های مناسب در طول چرخه عمر محصول ، می توان عملکرد را از انتها به انتها با استفاده از معیارهای کلیدی کنترل کرد تا اطمینان حاصل شود که فعالیت های تجاری از ارزش محصول پشتیبانی می کنند و منجر به موفقیت تجاری می شوند. بنابراین شرکت های Biopharma باید یک چارچوب استراتژی دستیابی به بازار را برای ایجاد درک و درک بیشتر از سهامداران ذینفع بازار و تولید محصولات و رویکردهایی که اولویت های آنها را دارند ، ایجاد کنند.

این دید از انتهای تجاری در سراسر تجاری ، مزایای چشمگیری خواهد داشت. با استفاده از فناوری های هوش مصنوعی ، شرکت های بیوفارما می توانند راه اندازی بهتر محصولات را هماهنگ کنند ، اثبات ارزش را برای حمایت از مدل های بازپرداخت برای درمان ها و خدمات درمانی جدید و بهبود تعامل بیمار ایجاد کنند. با این حال ، قبل از اتخاذ و ارتقا راه حل های هوش مصنوعی در سراسر عملیات تجاری خود ، تعدادی از سوالات شرکت ها وجود دارد که باید در نظر بگیرند.