在后COVID-19的医疗保健环境中，制药公司面临着与医疗保健提供者（HCP）互动的新挑战。访问受限、HCP注意力高度分散以及仿制药和生物类似药的激增加剧了市场竞争。为了在这种环境中取得成功，品牌必须优化其在数字和现场渠道上的互动，并确保其信息在治疗决策旅程的关键时刻到达HCP手中。
传统上，HCP互动主要基于历史数据，这些数据往往太迟而无法影响关键的治疗决策。在当前竞争激烈的环境中，商业团队被要求用更少的资源做更多的事情，HCP的关注度变得异常宝贵，这种做法已不再足够。市场准入障碍的复杂化和竞争的加剧需要更加精确和主动的战略。
人工智能（AI）和机器学习已经通过利用来自多个数据集的实时数据，实现复杂的预测性警报，彻底改变了这一格局。这项技术使得与HCP的互动更加集中，导致更具接受度的客户群体、优化的互动支出和更好的患者结果。
当今HCP互动的关键在于能够处理和响应近乎实时的数据。先进的每日数据处理系统现在每天可以处理数亿条处方和医疗索赔记录，从临床事件到可操作见解的时间延迟达到最低。这比传统的处理系统有了显著的进步，传统系统通常会引入两周或更长时间的延迟——在竞争激烈的市场中，处方决策是在几天而不是几周内做出的，这种延迟几乎是永恒的。
结合速度与精度是其力量所在。该系统通过分析数千个不同变量的模式，从临床事件到HCP的数字行为，实现了及时且高度针对性的互动（见图1）。
传统的警报系统通常依赖于基于历史的反应方法或复杂性有限的简单业务规则。相比之下，AI驱动的警报可以通过利用多个数据集中数百或数千个独特的医疗和临床变量，对未来事件进行主动预测。该技术不断发展，纳入越来越多的数据源，包括医疗和处方索赔、支付者拒绝和逆转、HCP数字行为、电子病历、实验室数据和消费者档案信息。
这些警报与现有系统的集成经过精心设计，以增强而非破坏现有流程。这种无缝集成使销售团队能够根据全面的数据配置文件创建更具战术性和个性化的信息，从而与HCP进行更深入和更有意义的对话。重要的是，这些警报旨在成为更广泛的整体销售过程的一部分，补充而不是取代现有的电话计划和互动策略。
过去六年中，对AI驱动警报的接受度发生了显著变化。曾经需要大量的解释和说服，现在对AI在制药销售中的重要作用有了越来越广泛的认可。然而，成功的实施仍然需要仔细关注变革管理和培训。
对于销售人员来说，熟悉AI驱动的警报并了解如何有效利用它们至关重要。这涉及在部署前进行全面培训，帮助团队不仅了解如何使用这些警报，还了解它们如何融入整体互动策略。虽然最终用户不必成为AI模型的技术专家，但他们应了解所识别的患者人群及其在互动相关HCP的旅程阶段。
AI驱动警报的效果通过多个指标来衡量。对于基于现场的警报，关键指标包括患者和HCP级别的转化率，如新诊断和处方启动。数字警报通过传统的互动指标评估，如打开率和点击率，而销售代表的定性反馈提供了有关实际效果的宝贵见解。
投资回报评估超越了传统指标，检查这些项目产生的增量销售额。这种全面的评估方法有助于确保技术在提供有意义的业务影响的同时改善HCP互动的质量。
AI技术在速度、准确性和复杂性方面不断进步，能够分析越来越多的数据集。这不仅是机会，而是成为竞争的必要条件。组织必须投资于其AI能力的理解，以避免在这个日益复杂的行业中落后。
未来将朝着更精确的目标发展，采用先进的机器学习算法，如深度学习和神经网络。我们已经看到复杂的同步互动工作流的出现。例如，HCP治疗患者或进行数字研究，触发当天的预呼叫电子邮件，第二天再进行面对面的销售访问。
这种多渠道协调互动代表了制药销售的未来。
更复杂的数据集覆盖患者临床信息和HCP的接受度将继续推动更复杂的警报的发展。随着行业的发展，处理和部署的速度也将提高，每日警报计划有望实现近乎实时的互动。在竞争激烈的市场中，分钟级的时间差可能决定是否能够在治疗决策的关键时刻接触到HCP。
在这个不断发展的环境中取得成功，要求生物制药组织重新调整其战略和技术，转向实时未来。这包括升级客户和患者关系管理系统和其他工具和程序，以处理低延迟处理，确保互动策略能够充分利用实时见解，并保持持续的培训计划，帮助团队最大化这些复杂工具的价值。
公司应首先让销售团队熟悉AI驱动技术的好处以及如何最好地利用它们来增强当前的销售流程。定期与现场团队的工作坊可以帮助识别他们面临的挑战，并展示这项技术如何缓解这些挑战。
通过AI驱动的警报实现HCP互动的转型是公司与HCP互动方式的根本性变化。随着技术的不断进步和改进，那些拥抱这些进步的人将最有可能在合适的时间传递正确的信息，最终为他们的业务和患者带来更好的结果。
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