23 برابر احتمال جذب مشتری بیشتر!
19 برابر سودآوری بیشتر!
6 برابر حفظ مشتری بیشتر!
وسوسه کننده است مگه نه؟!
نگران نباشید آدرس را اشتباه نیامدید! اینجا صفحه تبلیغاتی آژانس بازاریابی نیست و من هم قرار نیست شما را قانع کنم که این آژانس‌ها چقدر برای شرکت داروسازی شما می‌تواند سودآور باشد.
پس جریان این آمار رشد عجیب و غریب چیست؟!
مثبت‌اندیش که چه عرض کنم، زیادی خیال‌پرداز هستید اگر فکر کنید هنوز در ایران با مدل‌های قدیمی بازاریابی می‌توانید به موفقیت برسید.
سونامی چالش‌ها در شرکت‌های داروسازی ایرانی به خصوص پس از بحران کرونا، نشان داده که هرآن باید آمادگی بازآفرینی مدل‌های کسب‌وکار خود برای تمرکز بر نتایج بهداشت، بازآفرینی برند خود و تمرکز مجدد مشتری بر بازاریابی را داشته باشید.
چگونه می‌توان این کار را به طور موثر انجام داد؟
فلش بک بزنیم به آمار و ارقام عجیب و غریب اول مقاله. این نتایج حاصل نظرسنجی‌های اخیر موسسه مک کینزی راجع به شرکت‌هایی است که مبتنی بر داده عمل می‌کنند.
با این‌حال چند شرکت داروسازی ایرانی می‌شناسید که از سیستم‌های هوشمند مبتنی بر داده استفاده کند و اطلاعات پوسیده‌ی 10-20 سال گذشته‌ی خود را دور نینداخته باشد؟
هیچی! شاید همین ریسک بزرگی در ذهن شما باشد که بخواهید شرکت داروسازی خود را به سیستم‌های هوشمند داده محور تبدیل کنید. اما دیر یا زود این اتفاق می‌افتد و تکنولوژی منتظر ترس‌های شما نمی‌ماند. پس قبل از اینکه از قافله جا بمانید، با هفت‌خوان تبدیل شدن به یک شرکت داده‌محور آشنا شوید.
این هفت خوان برگرفته از یک ایبوک در سایت eularis یکی از شتابدهنده‌ی بازاریابی حوزه سلامت و هوش مصنوعی است. امیدوارم از خواندن آن لذت ببرید.
خوان اول.هدف خود را مشخص کنید:
اولین قدم در راه تبدیل شدن به یک شرکت داده‌محور، درک این است که در این کار به چه چیزی می‌خواهید برسید. بسیاری از شرکت‌ها قبل از اینکه نیازهای تجاری خود را بررسی کنند و به دنبال راه‌حل‌هایی برای آن باشند، عجله می‌کنند و یک ابزار پیاده‌سازی داده خریداری می‌کنند.
اما برای اینکه تیرهای خود را بیهوده پرتاب نکنید، نیاز است قبل از سرمایه‌گذاری برای خرید، آنچه که نیاز دارید درک کنید و سپس ابزار مناسب برای آن را پیدا کنید. نه اینکه یک ابزار را انتخاب کنید و سپس نیازهای خود را با ابزار متناسب کنید.
شروع با یک هدف قابل‌اندازه‌گیری قدم خوبی است. برای مثال هدف شما برای دستیابی به داده‌ها می‌تواند به منظور کاهش ناکارآمدی، افزایش تعامل مشتری، افزایش فروش، افزایش سودآوری و... است.
در مرحله بعدی یک لیست مشخص از دلایل استراتژیک خود برای پیاده‌سازی سیستم هوشمند داده‌محور ایجاد کنید. این لیست به روش زیر به دست می‌آید:
ابتدا یک اولویت‌بندی از مواردی که بالاترین ارزش را برای کسب‌وکار شما دارند تهیه کنید. همزمان این لیست را برای مشتریان و نقاط درد آنها انجام دهید تا درک کنید چه کاری بزرگ‌ترین چالش‌های مشتریان شما را حل می‌کند.
حالا دنبال نقطه‌ی تلاقی در این دو لیست باشید تا بفهمید چه چیزی بزرگ‌ترین چالش مشتریان شما را حل می‌کند درحالی‌که بیشترین ارزش را به مشتریان ارائه می‌دهد.
خوان دوم. به داده‌های مناسب دسترسی پیدا کنید.
دو چالش اصلی سد راه این مسیر است:
چالش اول. عجله در ترکیب سریع همه داده‌ها
همان‌طور که در بخش قبل بررسی کردیم، یکی از مشکلاتی که مانع دسترسی به داده‌های مناسب می‌شود، مشخص نکردن هدف است. ادغام کردن تمام داده‌ها کاری پرهزینه و بسیار بیهوده است و بعید است که بازده مورد نیاز را به دست آورید.
جمع‌آوری تمام داده‌ها توسط BIG DATA غیر ممکن نیست اما اگر به طور مداوم این اتفاق بیوفتد، روند انجام آن سریع و آسان نیست.
مصرف داده نیز باید ایمن باشد و فرایندهای زیادی برای انجام این کار وجود دارد اما اساساً شامل رمزگذاری‌های مختلف از تمام داده‌های منتقل شده در داخل یا خارج از سیستم هستند.
سپس امنیت داده باید با بالاترین استانداردهای امنیتی بررسی شود. تنظیم این فرایندهای رمزگذاری زمان‌بر است.
بنابراین، بسیار منطقی‌تر است که اهداف استراتژیک تجاری خود را در نظر بگیرید، اولویت‌بندی کنید و سپس تعیین کنید که چه داده‌هایی بیشترین ارتباط را با اهداف دارند.
این روش به این معنی است که شما می توانید مخزن داده را در مراحل کوچکتر و قابل مدیریت بسازید و با هر پروژه گسسته کوچکتر، برنده‌های سریع مالی ایجاد کنید و همه کارها را در یک پروژه انجام ندهید.
چالش دوم: مشکل در دستیابی به داده
چالش دوم ، چالشی است که حتی در پروژه‌های کوچک گسسته نیز دیده می‌شود. برای بسیاری از تیم‌های داروسازی، یکی از سخت ترین قسمت‌ها دانستن این است که چه داده‌هایی از قبل دارند و چگونگی دسترسی به آنها است.
این چالش به این خاطر به وجود می‌آید که تیم‌های بازاریابی اغلب نمی‌دانند شرکت واقعا چه داده‌هایی دارد و در بانک اطلاعاتی آن چه می‌گذرد و اگر بداند نمی‌داند چگونه به آنها دسترسی پیدا کند و یا اینکه چه کسی به آنها دسترسی دارد.
با توجه به اینکه داده‌ها حیات اقتصاد جدید هستند، تیم‌های داروسازی برای کنترل این مسئله باید کار کنند و این اولین قدم در مسیر تبدیل شدن به یک سازمان داده محور است.
بسیاری از سازمان‌های فروشنده از این موضوع آگاه هستند و سعی دارند با استفاده از سیستم‌های نرم‌افزاری اصلی خود که متمرکز بر استفاده خاص هستند، فروشگاه داده‌هایی را که آنها کنترل و مدیریت می‌کنند، ارائه دهند.
تیم‌های داروسازی باید کنترل داده‌های خود را به دور از سیستم‌های مختلف فروشنده و در یک مخزن داده یکپارچه - ترجیحاً ابر خود - به دست بگیرند تا در صورت تمایل به ایجاد یک سازمان کاملاً مبتنی بر داده، بتوانند به صورت شبانه روزی به آنها دسترسی داشته باشند.
خوان سوم. رفع خطای داده
تیم‌های تحلیلی نیمی از وقت خود را صرف یافتن و رفع خطاهای داده می‌کنند. در بخش فروش شرکت‌های داروسازی می‌تواند به معنای هدر رفتن منابع در اهداف اشتباه، استراتژی یا روش‌های نادرست منجر به کاهش درآمد و سود باشد.
این یک مشکل بزرگ در شرکت‌های داروسازی است. برای مثال یک نتیجه نادرست از یک آزمایش پاتولوژی می تواند باعث مرگ بیمار شود. هزینه ها از هر لحاظ ممکن بسیار زیاد است.
با این حال راه‌حل ساده است. هر تیم باید اطمینان حاصل کند که افرادی که با داده‌ها کار می‌کنند از مسائل بالقوه آگاه هستند، می‌فهمند که کجا خطا رخ می‌دهد و اطلاعات کافی را در مورد داده‌هایی که استفاده می‌کنند، می‌تواند کشف و اصلاح کنند.
اگر داده‌های شما غیر قابل اعتماد باشند، تصمیمات نادرستی می‌گیرید و مدیریت ارشد دیگر از گفته های شما اعتقاد نخواهد داشت.
خوان چهارم. یکپارچه‌سازی داده‌ها
یکپارچه سازی موثر داده‌ها می‌تواند به تیم‌ها کمک کند تا از اطلاعات بیشتری برخوردار شوند در نتیجه به آنها امکان می‌دهد حتی با ادامه کار خدمات و محصولات خود، به طور موثرتری رقابت کنند.
بنابراین سوالی که آنها باید از خود بپرسند این است که چگونه می‌توان به بهترین شکل، ادغام داده‌ها را به دست آورد.
خوان پنجم. ایجاد الگوریتم‌های مناسب
دلیل انجام هر کاری که هستید، استخراج بینشهای ارزشمندتری است تا منجر به ارزش شرکت و مشتری شما شود تا تصمیم گیری شما را توانمند کند اما اگر از رویکردی متناسب با همه برای تجزیه و تحلیل داده‌های خود استفاده می‌کنید، نمی‌خواهید به نتایج مورد نظر خود برسید.
اگر این کار را انجام داده‌اید و به نتیجه‌ای که می‌خواستید نرسیده‌اید، به این معنی نیست که امکان پذیر نیست - فقط به این معنی است که در این روش اشتباهاتی مرتکب شده‌اید.
این موارد می تواند در پاک نکردن کافی داده‌ها یا عدم استفاده از بهترین نوع الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای مجموعه داده‌ها و اهداف موجود باشد که منجر به بینش غلط و عدم وجود واقعی خواهد شد.
اگر راهی برای شروع ندارید، ساختن یک جاده اولین قدم عالی است اما کافی نیست. فقط رانندگی بدون هدف در هر جاده قدیمی و بدون مقصد ، یا نقشه یا ناوبری شما را به آنجایی که امیدوار هستید نمی رساند.
این اتفاق در شرکت‌های داده محور داروسازی نیز رخ می‌دهد. بدون به کار بردن الگوریتم‌های مناسب بر روی داده‌ها برای رسیدن به هدف خود، به سادگی جاده‌هایی را دنبال خواهید کرد که آنچه را که می خواهید به شما ارائه ندهند. شما می‌توانید در سفر لذت ببرید اما از نظر نتایج شما را به جایی که می خواهید برساند نمی‌رساند.
خوان ششم. ایجاد رابط برای تجزیه و تحلیل متناسب با اهداف و کاربران نهایی کار روزانه
بدون اطمینان در استراتژی اولیه، خروجی و محتوای تجزیه و تحلیل‌ها بی‌معنی خواهد بود. اگر آنها با کارهای روزمره و تصمیماتی که در حال اتخاذ هستند همگام نباشند، می‌توانند به کاربر نهایی این احساس را بدهند که این یکی دیگر از مواردی است که آنها باید به لیست "انجام" خود اضافه کنند.
هدف از این کارها این است که به کاربران نهایی این امکان را بدهند تا درد ناشی از تصمیمات خود را بردارند و اجازه دهند اقداماتی انجام شود که با اطمینان می‌دانند به اهداف خود می‌رسند.
در مراحل اولیه یک پروژه درج کاربران نهایی برای اطمینان از ورود آنها به آنچه برای ایجاد کمک به آنها در کار لازم است، حیاتی است.
خروجی‌ها باید با در نظر گرفتن این کاربران نهایی و چگونگی استفاده از آنها برای دستیابی به هدف اصلی با موفقیت طراحی شوند.
علاوه بر این ، شما به استراتژیست ها و تحلیل گرانی نیاز دارید که بتوانند به کاربران نهایی در مورد چگونگی استفاده از بینش ها و فرصت های یافت شده و پیاده سازی آنها به عملی ترین روش کمک کنند.
خوان هفتم. در فرهنگ سازمانی خود قرار دهید
یافتن موفقیت مداوم با داده محور بودن، به معنای جاسازی آن در فرهنگ سازمان برای دستیابی به مزیت رقابتی و ارزش بیشتر مشتریان است.
| 📝همچنین بخوانید: مدیریت منابع انسانی چیست؟ |
ختم کلام
در این مقاله هفت گام اساسی برای پیاده‌سازی سیستم هوشمند مبتنی بر داده در شرکت‌های داروسازی را بررسی کردیم. در صورت علاقه به این مبحث به شما پیشنهاد می‌کنم سری مقالات زیر را از دست ندهید.
|
📝آیا استفاده از دیتا ماینینگ در حرفه‌ی شما ضروری است؟ |
0 نظر