一个老问题：清理客户数据
在所有行业中，60% 的组织正在探索生成式 AI 的使用，20% 的组织已在该技术上进行了大量投资。当生物制药公司考虑自己的用例和 AI 投资时，它将明确一项基本需求：清理客户数据。
多年来，生物制药公司已经收集了大量客户数据集来解决不同的业务需求，但最终却形成了一个复杂的网络，数据孤立、重叠且不准确。销售目标名单可能具有与营销名单不同的一组核心医疗专业人员 (HCP) 属性，这使得创建出色的跨渠道体验变得困难。问题远不止准确的数据，还包括对 HCP 的共同定义以及维护准确数据的流程的需求。这种复合效应为准确使用 AI 技术设置了障碍。
为了有效工作，AI 模型需要准确且协调的客户数据。对清洁数据和保持数据清洁和一致的基础流程的投资将为实现短期和长期价值铺平道路，并推动在客户互动策略中更有意义地使用 AI。
丹·里佐
–Dan Rizzo，全球商业咨询副总裁
专科药物将推动生物制药公司在需要时及时响应 HCP
与 HCP 的面对面互动正在恢复到疫情前的水平，但获取途 美国赌博数据 径更具选择性。现在，一个新的问题出现了：传统的推动模式是否能在 HCP 需要的时候为他们提供支持？专科药物的复杂性和精确性给生物制药公司带来了越来越大的压力，迫使他们转向以服务为中心的模式。在未来几年，销售代表与 HCP 之间的互动将不再关注疗效，而更多地关注消除治疗障碍，从报销支持到场地认证。
商业团队和医疗团队之间更深入的合作对于在需要时为 HCP 提供按需教育和资源至关重要——即使在护理点也是如此。随着重点从促销转向以服务为中心，现场团队将通过实时连接 HCP 和销售代表的入站功能来增强面对面接触点，并优先考虑响应能力和客户价值，而不是定量销售和频率指标。
这种模式的早期采用者在不减少面对面拜访的情况下，与 HCP 的 数字互动量增加了一倍以上。成功需要高管的支持、现场培训投资、合规技术，以及重新调整激励措施以关注关系强度指标。