生物制药行业正在向与患者和医疗保健提供者（HCPs）的个性化互动转变。这种定制化方法将使公司更有效地利用宝贵的营销资金。为此，开发关于目标受众的数据驱动见解至关重要，以便将努力集中在回报潜力最高的地方。通过整合数据见解与触点、偏好和预测因素，营销人员可以确定患者和HCPs的情感、心理和态度细微差别，了解他们如何以及为何参与和学习，从而实现个体相关性。
在最近的一次圆桌会议上，《MM+M》的高级编辑Marc Iskowitz和Avalere Health的首席媒体官Jeffrey Erb主持了一场关于管理全渠道、优化参与度和个性化信息传递的讨论。参与者包括Genentech的合作伙伴和创新总监Gozde Dinc、Doceree的首席客户官Kamya Elawadhi、Bayer的媒体策略高级经理Andrea Fischer、顾问Stephanie Garrison、Astellas女性健康治疗领域通讯负责人Sara Jacobson、Regeneron的营销高级总监Karen Lazan、PurpleLab的广告解决方案主管Robert Lich、Avalere Health的首席营销和创意官Ryan Mason、Bayer的战略传播总监Christin Miller、Avalere Health的首席技术官Geoff Thorne以及Merz Therapeutics的美国市场推广总监Maria Verastegui。
通过全渠道转型制药营销
制药营销人员指出，客户行为变化和消费者主义的增长是全渠道面临的挑战，这表明制药行业需要转向一种更符合消费品（CPG）、零售、科技甚至B2B领域的模式，在这些领域中，消费者会看到更多的全渠道信息。据麦肯锡的一项研究，全渠道成熟度高的公司收入增长超过两倍。学会管理全渠道活动对于现在和未来的成功至关重要。
为了实现全渠道，公司需要利用数据、内容和自动化。“第一方数据是全渠道的支柱。你必须创建更多量级和个性化的内 容，这是我们行业的巨大挑战，考虑到所有的监管流程，”Dinc解释道。“所有这些内容不会自行部署。你必须采用技术驱动的自动化过程来执行。”
全渠道成功的关键是全面看待患者。“一个人不会仅仅因为自己是患者或服用某种药物来定义自己，”Verastegui说。“这是我们的机会，效仿消费品行业——考虑这个人及其生活阶段，并提供对他们有价值的内容，而不仅仅是推送我们的信息和议程。如果我们推送相同的内容，我们就无法建立那种关系，我们仍然只是与消费者进行交易。”她建议，可以通过患者、护理伙伴和HCPs的思维库和设计思维来帮助品牌获得更深层次的人本视角理解受众。同样重要的是将这种关系方法扩展到HCPs。“我们发现，当我们有一个创意活动或内容驱动的活动，整体概念或平台都面向HCPs和消费者时，效果更好，”Fischer说。“它用他们能理解的语言说话，而不是用完全不同的方式与HCPs沟通。”
品牌可以通过利用受众洞察和亲和力数据来改进全渠道工作。“我们设计了大约20多个队列；我们针对所有这些行为进行设计，并让算法和表现告诉我们结果，”Miller解释道。“有时我们必须稍微放手，允许消费者、患者或医生与我们对话，因为他们不会停留在一个点上。”
个性化和优化参与度的测量挑战
HCPs越来越期望获得个性化体验，但根据他们的偏好提供数据驱动的个性化仍然是制药营销人员面临的一个重大挑战。为了真正改变参与度，制药营销人员必须弥合个性化与测量、数据和法规现实之间的差距。
例如，非处方药无法像处方药那样获得第一方数据和一对一的互动。“每个活动都有所不同，因此指标会根据活动、消费者或产品而变化，这成为知道我们是否应该坚持某项活动的障碍和挑战，”Fischer解释道。法规可能阻碍个性化所需的快速性和创造力。“我们与受较少监管和严格指南约束的直接面向消费者的品牌的竞争中处于劣势，因此他们能做的事情我们做不到，”Miller补充道。
许多品牌在活动测量方面遇到困难。“测量公司追逐眼球所在之处，然后出版商不愿意支付抓住所有眼球所需的成本，因此他们只能接受曝光，”Lich说。
测量的时间滞后和获得可操作见解的问题进一步加剧了这一问题。“每个人都希望看到影响，但通常这种影响会滞后。你可能已经计划了下一个活动或年度计划，然后才得到这些数据，”Mason解释道。此外，“我们创建了与战略目标相一致的活动、项目和战术，但他们得到的反馈只是点击、播放、印象和曝光。这种测量的转换没有以我们构想的语言形式返回。”
实际上，即使有可用的指标，敏捷性也常常受到限制。“你能否更快地创建内容，然后将其通过系统调整市场上的内容，从而从指标的角度优化你所看到的效果？”Thorne指出。“在构建平台时，要意识到这项技术将如何适应你的实际需求。”
新的内容来源如影响者需要不同的测量策略。“由于内容风格不同，覆盖的受众也不同，因此更难测量，”Lazan说。“对于这类内容的测量，没有一个统一的标准。”
增强数据驱动的参与度
人工智能（AI）有能力揭示模式并提供更深入的客户互动见解，从而增加相关互动。然而，根据《MM+M》2024年转型调查，45.8%的受访者表示生成式AI未能满足他们的期望，只有39%的受访者表示AI已广泛嵌入其组织中。
AI对于目标定位、个性化、管理和执行至关重要。“手动处理所有数据集以做出正确的选择是不可能的，”Elawadhi说。“AI减轻了分析数据的负担。评估成功变得容易，理解、识别和预测性能也变得容易。”
尽管AI前景光明，但其集成往往因运营限制和文化障碍而遇到阻力。“我们在业务运营中更多地使用AI，而不是营销，因为缺乏适当的机制，人们也不愿意在广泛、安全的方式下激活它，”Miller说。“对于业务运营，预测哪些零售商需要更多库存等事情与我们在市场上的位置有关，人们希望学习并在这方面做得更多。”
AI可以帮助以传统方法无法实现的方式扩大参与度；然而，部署AI解决方案需要变革管理。“AI驱动的方法通常一开始效果不佳，因为需要时间让模型学习并变得更好，”Dinc说。“变革管理的重要性不容低估。”
变革管理有助于在组织内部建立共识。“通常，有很多不同的人在自己的小圈子中有各自的利益，试图推动某个议程，”Erb说。通过变革管理，“每个人都能理解我们共同愿景的最终目标，”Garrison补充道。“这是一种完全不同的思维方式和项目处理方式，也是整个业务运作方式的根本变革，而不仅仅是营销团队的运作方式。这种思维转变和培训必须进行。任何全渠道倡议的成功都取决于讨论和共识。”
变革管理可以在培养创新文化和实现AI潜力方面发挥关键作用。“从上至下，组织必须明确表示我们是一个创新组织，这意味着我们将弄清楚公司如何应对不断变化的技术和人性，”Verastegui说。
同样，AI和参与策略必须在品牌层面集成。“如果全渠道、AI或数据驱动的参与度不是品牌核心或年度战术预算计划的一部分，那么很难逆向工程，”Mason补充道。
仅仅拥有大量数据不足以获得使信息对特定受众相关的正确见解。“有时你添加了太多数据，反而稀释了最初的目的，”Lich说。
多样化的数据可以提供行为洞察，使品牌能够以类似于消费品与消费者互动的方式与患者和HCPs互动。“附加上行为科学可以使这些数据有意义，”Verastegui说。“现在我有了这些数据点，它们构成了一个人的旅程或轮廓，我们可以获得更多关于人们行为的小细节。”
然而，意外的数据来源可以帮助组织了解消费者的行为和动机。分析平台或“数据引擎”聚合这些数据——从CRM到真实世界数据（RWD），从销售到营销——并分析不同来源以驱动洞察。“不仅仅是关于‘谁、什么、在哪里、何时和如何’——信息如何连接到他们，还包括‘为什么’——它与他们作为个体的关系，因此你不是在对他们说话，而是在与他们产生共鸣，”Erb总结道。“如果你了解我是如何学习的，你就以这种方式与我产生共鸣，你就会以更有效的方式与我互动。”
(全文结束)
