Пандемия COVID-19 поменяла поведение обычных покупателей. Поменялись привычки покупок в розницу: теперь покупатели предпочтут не ходить в магазины, если на это нет особых причин. То же самое касается врачей и пациентов, которые переосмыслили свое взаимодействие с поставщиками медицинских услуг таким же образом.
Таким образом, появляется новый тип покупателя, которого фарминдустрии следует принимать во внимание. В этой статье мы расскажем о перспективных инновациях в области омниканальных технологий, которые открывают новые горизонты для удовлетворения потребностей нового типа клиента в постковидную эпоху.
Новый этап в обслуживании клиентов
Представьте себе пандемию, если бы у нас не было всех технологий и возможностей, которыми мы пользуемся все эти дни. Они не заставили нас полностью забыть об очередях и походах в магазин, однако, нужно признать, насколько сильно они упростили нашу жизнь во время пандемии. Сейчас 49% всех потребителей совершают покупки в Интернете чаще, чем это было до COVID-19. Телемедицина, дистанционное обслуживание, возможность не стоять в очереди за желанной футболкой и многое другое — кажутся такими привычными сегодня. Но если бы пандемия случилась хотя бы 20 лет назад, всё могло бы выглядеть иначе. Глобальный кризис заставил нас задуматься о том, какие возможности открывают технологии и что нас ждёт в будущем.
Какова роль омниканальных технологий в условиях пандемии? Стремительный переход к дистанционному формату общения заставил компании во всех сферах, включая здравоохранение, развиваться в плане омниканальности. И врачи, и пациенты оценили преимущества цифрового взаимодействия и не собираются отказываться от него в ближайшем будущем. Это привело к значительному изменению ценности продвижения по каналам.
Более того, изменились не только каналы — под растущим давлением пандемии поменялись и сами пациенты.Таким образом, и постковидные пациенты, и врачи теперь хотят одного и того же от взаимодействия с поставщиками медицинских услуг:
Такой вид коммуникации, ориентированный в первую очередь на желания и потребности целевой аудитории фармацевтической компании, сегодня полностью покрывается омниканальностью. Это работает уже сейчас и будет работать долгое время после окончания пандемии. Потому что теперь истинный клиентский опыт не предполагает наличие как можно большего количества каналов и систем — он повторяет путь врача в реальном мире.
Омниканальные технологии предлагают индивидуальный подход и учитывают все аспекты лечения заболеваний. Тем самым они становятся актуальными для современного типа пациентов, которые больше не хотят отдавать свое здоровье в руки врача, а стремятся активно участвовать в процессе лечения.
Вопрос лишь в том,..
Что дальше?
Омниканальные технологии развиваются семимильными шагами: куда ни посмотри — инновации и открытия. Искусственный интеллект и Machine Learning уже открывают еще большие возможности для пациентов и медицинских работников. Поэтому мы предлагаем вам взглянуть на некоторые из самых последних инноваций в области омниканальных технологий. Некоторые из них уже частично доступны, некоторые могут стать реальностью в самое ближайшее время.
Предиктивная аналитика
В ближайшем будущем ожидается, что предиктивная аналитика сможет рассчитывать результат каждого взаимодействия с клиентом. Например, сегодня ML-модель способна рассчитать вероятность вовлечения в различные действия (открытие, клик, отписка, регистрация, вовлечение, веб-конверсия и т.д.). Это означает, что в скором времени появится еще больше возможностей работать с вовлечением разных групп клиентов.
Таким образом, личный план медпредставителя может не только показать визит к врачу, но и фактически рассчитать, какой тип воздействия в данный момент будет эффективнее.
Веб- и email-екомендации на основе ИИ
Недавно мы изучили последний отчёт Salesforce о состоянии обслуживания, в котором говорилось, что 46% высокоэффективных руководителей утверждают, что их команды используют искусственный интеллект. Умные алгоритмы ИИ способны выбрать следующее наилучшее действие, лучшее время отправки, лучший канал на протяжении всего пути клиента. Таким образом, скоро эти алгоритмы смогут подсказывать менеджеру лучшее время для визита, электронного письма и т.д.
Он также может предложить семантический анализ текстов с рекомендациями о том, какие слова и фразы работают лучше всего (в первую очередь в темах и заголовках письма). Например, вы можете проанализировать темы писем и составить наилучшее сообщение на основе этой информации. С помощью этого модуля можно найти комбинации слов и фраз, которые потенциально могут повысить вовлеченность. Используя обработку естественного языка, модель предсказывает, как текст повлияет на вовлеченность сообщения.
Аналогичным образом, email-рекомендации могут наблюдать за поведением клиентов для построения профилей предпочтений и предоставления следующего лучшего контента или продукта по электронной почте.
Динамическое формирование сообщений
Динамический контент сегодня — это целый мир персонализированного вовлечения клиентов в маркетинг. Замена наиболее подходящего блока, модуля, баннера в сообщениях индивидуально для каждого подписчика может максимизировать вовлеченность. Эти технологии могут динамически перестраивать отдельные страницы сайта в зависимости от параметров посетителя (откуда пришел, какие интересы, посещал ли раньше, что уже просмотрел и т.д.). Таким образом, для каждого идентифицированного посетителя сайт выглядит максимально персонализированным.
Например, с помощью этой технологии врач может выписать лекарство, будучи снабженным дополнительной информацией о дозировке и применении в определенных группах пациентов, преимуществах или рекомендациях.
Автоматизированное создание пути клиента
Омниканальность открывает новые горизонты. Это означает, что всё более захватывающие инновации ждут нас буквально за углом.
Ранее создание карты путешествия клиента могло занять несколько недель работы со сбором всей необходимой информации вручную. В ближайшем будущем нас ожидает автоматизированное формирование всего пути индивидуально для каждого подписчика в зависимости от его поведения, характеристик и внешних факторов. В ходе такого пути каждому подписчику будет назначен свой тип контента, лучшее время отправки, оптимальный канал и тип коммуникации. ML-модель будет отслеживать уровень вовлеченности каждого подписчика. Если коммуникационная нагрузка на подписчиков начинает увеличиваться, а уровень их вовлеченности снижается, модель дает рекомендации по ограничению. Тогда этому подписчику будут отправляться только самые важные сообщения.
Это также будет включать автоматическое добавление/исключение подписчиков из отдельных путей на определенном этапе клиентского цикла.
Автоматизированное создание активов
Раньше, чтобы создать бриф, бренд-менеджеру приходилось проходить множество трудоемких этапов. От поиска всего необходимого в DAM-системе (картинки, куски утвержденных текстов, видео и т.д.) до продумывания структуры, передачи в агентство, согласования с MLR и многого другого. Фармацевтика выйдет за эти рамки, поскольку скоро модули будут способны генерировать практически готовый контент, отдавать его MLR (и это будет в разы быстрее) и резко сокращать время на создание контента. Автоматическое создание активов будет доступно для различных каналов из начального набора модулей (текст и набор изображений на входе, email, сообщение в мессенджере, сайт и т.д.).
Сфера обслуживания клиентов развивается так же быстро, как и новые технологии. Компания CT Consulting предпочитает не просто идти в ногу с инновациями, а создавать их здесь и сейчас. Если вы хотите узнать больше о нашей экспертизе и инновациях в области омниканальности — оставьте заявку на встречу с нашими экспертами.
