Предиктивная аналитика

Ситуация на фармацевтическом рынке переменчива и неоднозначна, а конкуренты все время предпринимают что-то новое. Аудитория врачей разнородна и специфична. При этом данные, необходимые для формирования правильной стратегии коммуникации и конструирования кампании продвижения, порой сложно не только добыть, но и «очистить».
Может ли в таких условиях работать предиктивная аналитика?
Мы в Vivanti считаем, что может: если использовать методы интеллектуального
анализа данных. А именно — для прецизионной проработки кампаний привлекать
ИИ-маркетолога NINA (от англ. Nimble Intelligence Network Assistant — дословно
«Сетевой помощник мгновенной аналитики»).

NINA — предиктивный аналитик на базе искусственного интеллекта

• Анализирует поведение, предпочтения и исторические взаимодействия медицинских работников, чтобы создать наиболее эффективные и персонализированные маркетинговые сообщения и предложения.
• Определяет и рекомендует наиболее эффективные каналы для каждой кампании, обеспечивая оптимальный охват и вовлеченность.

Предиктивная аналитика на базе ИИ дает возможность:

• Автоматизировать сбор и интеграцию различных источников данных, обеспечивая свежесть и полноту информации.
• Непрерывно получать информацию из смещения данных.
• Значительно повысить качество очистки и подготовки данных.
• Разрабатывать и обучать прогностические модели, способные работать со сложными и специфическими массивами данных фарминдустрии.
• Моделировать различные рыночные сценарии и оценивать их влияние на продажи.
• Сегментировать поставщиков медицинских услуг и врачей на основе их поведения и предпочтений, демографических и прочих характеристик.
• Выявлять тенденции и предсказывать действия конкурентов, чтобы оперативно корректировать стратегию в режиме реального времени.
• Вести постоянный мониторинг эффективности прогностических моделей.