您好,未来,机器人正在幕后工作,以实现我们以前梦dream以求的功能。机器学习是人工智能(AI)的一个方面,是足球竞彩营销中最常用的一个方面(是的,甚至在制药业中也是如此),但许多人甚至不知道它的存在或它的强大程度。

对于想要利用机器学习功能的制药商来说,第一步是定义业务问题,收集适当的数据,并使用各种机器学习算法来识别行为模式。然后,这些信息最终将在正确的时间用于通过正确的消息与正确的客户互动。

案例研究

机器学习能够根据HCP的媒体消费模式,为HCP提供个性化的用户体验,以及制药商正在设法实时解决的业务问题。举例来说,一个品牌拥有多个创意信息,这些信息最终为HCP提供了完整的产品旅程。通过机器学习,药品营销人员现在有机会编织HCP采取的路径,以完成针对每个HCP的消费习惯量身定制的产品之旅。

例如,如果史密斯博士收到一封包含品牌消息A的电子邮件,并完全参与其中,则下次她进入流行站点时,将投放品牌消息B。 Smith博士与品牌讯息B接触后,品牌讯息C将通过eNewsletter传递。

机器学习使人们可以了解Smith博士所消耗的媒体,从而可以预测产品旅程中她下一步需要什么,并在准备接收创意消息时部署下一波创意消息。

机器学习入门

确保成功进入机器学习的一些最佳实践包括:

  • 与具有丰富经验的代理商合作,无论是HCP还是患者,都可以为您的理想受众利用机器学习。
  • 首先讨论您的代理机构需要访问哪些数据以帮助您实现目标。最常见的失误来自使用错误的数据。
  • 定义您的业务目标和消息传递优先级的节奏-考虑一下您的“如果”和“喜欢”。
  • 要有耐心。并非所有目标都能按照您希望的速度参与。您需要牢记,虽然这可能是一个较长的过程,但这是一个更有效的过程!
  • 吉亚·兰泽塔(Gia Lanzetta)

    吉亚·兰泽塔(Gia Lanzetta)是CMI / Compas的高级媒体策划师。 Gia管理日常媒体运营,并领导客户HCP NPP帐户的计划工作。她于2014年加入CMI,并已为她的团队提供了丰富的信息,并拥有超过5年的药品营销经验。 

    • 保罗·卡卢卡兰 

      保罗·卡卢卡兰是CMI / Compas的性能分析和数据科学执行副总裁。 Paul凭借其在信息学,数据科学和大数据技术方面的深厚专业知识,可为客户提供有关目标,消息和渠道/策略执行情况的建议,以推动竞争性业务洞察力的发展。 

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