多年来，生物制药公司一直在努力实现自身的数字化转型。他们引入了重要的技术，进行了八位数的投资，并聘请了大量主题专家。然而，尽管这些举措看似积极，营销和商业部门的人士表示，该行业在数字化转型方面尚未取得重大进展。MM+M/Publicis Health 药品营销转型调查的数据显示，这一观点得到了行业领导者的认同。
只有39%的受访者表示，利用高级工具（如人工智能和机器学习）的新方法已广泛嵌入组织中，包括营销人员，这一比例从去年的27.8%有所提高。这一进展不尽如人意，突显了需要更广泛的根基来促进强劲增长。创新无法在这些先进分析工具未真正集成的情况下蓬勃发展。
改进或缺乏改进因公司而异，曾在Moderna和Merck担任高管的营销和数字转型资深人士Arpa Garay解释说：“过去三年，从高层推动采用数据和技术的情况显著增加。因此，我认为转型的步伐加快了。但制药行业完全实现了吗？绝对没有。”
Garay观察到，营销人员对了解数据和技术能力的兴趣和意愿有所增加，态度也发生了转变，不再仅仅将其视为降低成本的手段。我们开始看到逐年显著的变化。尽管尚未达到亚马逊的水平，但随着人工智能的快速发展，制药行业将有许多机会深化这些工具的采用率，并了解如何正确使用它们。
55%的受访者表示，数字和分析技能已渗透到整个公司，比首次调查时的44%有所提高。40.6%的受访者表示，这些技能集中在特定的业务部门，这一比例从去年的48.6%有所改善。
尽管取得了进展，但考虑到许多组织已进行了大量投资并制定了详细的数字化路线图，许多人原本期望这些进展更为显著。AstraZeneca客户参与部的Kelly Tullo表示：“我实际上对此感到有点震惊。这些渗透率暴露了整体实施计划的不足之处。我不知道高级分析项目在实施方面是否达到了最初设定的深度，或者是否走上了正确的道路。这些数据表明，许多投资是为了短期收益，而不是从整体上定义我们试图从这些工具中获得的价值。”
持续的挑战在于：“我们必须更加向内看，并决定内部如何真正取得进展。”Tullo补充道。
AI的失望
行业仍有许多工作要做。例如，55.6%的受访者表示他们在销售和商业功能中使用AI，但45.8%的受访者认为AI在这方面未达预期。同样，在内容制作方面，77.8%的受访者使用AI，但40.3%的受访者认为AI未达预期。
Sanofi临时组织能力和转型负责人Felix Lee认为，这些结果表明公司在推动“转型心态”方面取得了成功，但在人们使用技术时的反应并不理想。
当然，这种失望有其真实的原因。Lee指出：“我们听到的关于AI和生成式AI的潜力与我们作为公司实际能够做到的事情之间存在很大差异，这涉及到固有的风险，以及实现这一目标所需的基础设施和架构。”
事实上，Lee之前见过这种情况。“首先形成心态，人们对此感到兴奋并想尝试。一旦他们尝试了，他们会说，‘哦，这不太好’，或者‘就这样？我们不能做得更多吗？’”
这些组织可能尚未建立负责任的AI原则，或者可能从低风险活动开始，而非展示AI更前沿可能性的过程。不过，Lee看到了这种紧张关系中的积极一面：“人们对希望做更高级的事情越多，我们就越努力去实现。方向是对的；这是一个积极的信号。”
即使有68%的受访者认为医疗营销行业的AI采用进展落后于所需水平，这一方向也为未来提供了平台。
态度和流行语
在数据和数字转型的早期阶段，Garay回忆起很多关于它如何影响业务以及组织应投资多少的问题。相比之下，如今最大的障碍不再是“我们是否应该这样做”。事实上，Garay在过去十年中看到态度发生了转变，一个迹象是药物制造商和生成式AI供应商之间的合作公告激增。
ChatGPT，OpenAI的消费者面向的生成式AI界面，很大程度上促进了这种接受度。“现在，显然随着生成式AI和所有这些新工具，几乎迫使员工在其日常工作中进行实验，”Garay说，“这实际上有助于一些采用，并将其带回工作中。”
对数字其他方面的开放程度并非如此普遍。与营销高管交谈时，可以感觉到许多人认为转型是一个非常流行词驱动的过程，而不是为他们的组织带来有意义变化的实际过程。例如，围绕全渠道营销的口号。
“是的，全渠道策略被优先考虑，”Tullo承认，“但对定义和执行存在真正的困惑。”她补充说，“如何在各个渠道中实现无缝整合仍然不清楚。”这源于许多营销人员不愿承认这个问题，因为他们被驱动需要达到预测目标。如果现有的策略已经满足了这些目标并被认为有效，为什么还需要改变呢？“文化变革的阻力非常强，”Tullo提出。
Garay也承认制药营销人员传统上不愿意从经过验证的方法中抽离资金并投入这些新领域。“其中一部分是风险规避，另一部分是大多数组织尚未完全建立所有能力，”她说，“因此仍然依赖供应商。”此外，关于购买、构建还是合作的讨论仍在继续。“越来越多的公司希望构建能力，但他们不一定拥有这样做的人才，”Garay说。
分析墓地
Lee指出，绝大多数企业转型未能实现预期结果也就不足为奇了。贝恩公司的最新研究显示，成功率为12%左右。“这个百分比多年来没有太大变化，”他指出。
咨询公司发现，成功的主要预测因素之一是确定哪些角色是必不可少的，并将合适的人才安排到这些位置。行为改变始于基层。“自上而下的方式不会促成转型，”Lee说，“自上而下可以改变结构，提供新的方向。但需要自下而上的共同努力才能真正实现转型。”
所有这一切都强调了深入整合数字工具的必要性。“培训、网络建设、信任建立和内部文化转变是超越混乱并降低抵制的唯一途径，”Tullo说。
当被问及他们的转型愿望清单时，47.2%的调查受访者呼吁“更好的数据”。但消息来源称，大多数营销人员可以通过自助分析仪表板访问丰富数据存储库。缺乏的是内部实际分析和有效使用数据集的技能。超过一半（54.2%）的受访者希望“更频繁的AI工具（如ChatGPT）培训”，一半的受访者希望有一名“指定的AI专家”来充分发挥AI的潜力。
据Tullo所说，“我们有很多数据科学家……但他们不一定知道如何围绕数据创建故事，以进行真正协作、战略性的、行动导向的对话。”营销人员可能不如数据科学家精通数字技术，也不一定对使用所有可用的数据科学工具感到自在。但他们绝对了解市场、品牌及其面临的挑战。“从我的观察来看，两者在说不同的语言，”Tullo观察到，“我看到许多庞大的分析仪表板成为‘墓地’。在现实生活中，营销人员不是分析师。”
Garay也经常看到制药和科技人员之间的这种“语言障碍”。除非解决这个问题，否则转型团队还没有到位。“如果员工队伍保持不变，很难大幅改变行为，”Garay解释说，并补充说公司需要雇佣更多具有数据、工程和科技背景的人才，帮助业务部门探索新技术的可能性。来自行业外的人才需要一个学习曲线来适应制药行业的法规。另一种弥合语言差距的方法是在内部营销人员中引入一位“翻译”，负责连接工程师和业务部门。
MLR落后
研究测量了哪些营销任务最能吸引AI的采用，通讯和创意领先，占73.6%，其次是全渠道营销，占66.7%，内容制作占62.5%。在销售方面，预测和品牌情报占61.1%，决策支持占52.8%。
尽管MLR（医学、法律、监管）是营销人员的一大痛点，但其采用率仅为19.4%。然而，营销部分的其他任务在到达任何外部利益相关者之前都需要MLR审查。“所有这些都是MLR上游的工作，”Lee指出。“因此，如果我们不对MLR审查的低百分比采取行动，我们将创建另一个瓶颈。因为我们将更好地生成内容，这意味着我们将过载MLR职能。”
事实上，可能是因为上游工作的改进，结果显示MLR进一步落后。今年，当被问及医学/法律工作人员是否能够跟上变化的步伐时，只有49.0%的人回答“是”，低于去年调查的55.6%。
Garay对此统计数据并不感到意外，因为MLR工作人员的传统关注点并不是技术。“他们的关注点是声明、促销以及你能说什么和如何表达。”虽然技术世界正在发生变化，但MLR团队可能没有像营销人员那样接受到足够的技术和数据培训。
Pfizer据报道已将其生成式AI应用于内容生成管道，使其MLR流程能够“学习”基于以前可批准的内容边界。通过这种方式，公司可以达到新生成的内容更接近之前通过审查的内容，这可能有助于缓解瓶颈。
同时，上述用例确实展示了使用AI的动力。至于团队是否有能力在这些领域充分应用AI——更不用说其他要求，如成熟的IT基础设施、治理框架和运行试点的能力——则是另一个问题。当被问及自己公司在将AI部署到工作流程和产品中的进展情况时，一幅不那么令人满意的画面出现了：一些人说他们“一无所获”——谢天谢地，只有11%的受访者——但完全有一半的人说他们落后了。四分之一的人说他们正处于需要的位置，13%的人认为自己是“市场领导者”。
更好的合作
如果我们将营销转型成功的程度基于新工具在组织中的融合程度，那么总体调查结果表明，生物制药行业已经取得了初步的转型立足点。
然而，即使是微小的进展也可能只是表面现象。多年以来，营销团队似乎未能将技术与更广泛的业务目标对齐。
这个问题的责任主要在于那些最负责推动转型的人。这通常是首席营销官（25.0%）或商业主管（11.0%），以及跨部门的多位高管与首席技术或数字官合作。
走过这些角色的Garay总结了这些领导者常常难以取得重大进展的主要原因。改变习惯很难，技术发展迅速，形成了一个移动的目标。然后是找到合适的科技、人才和数据组合的困难。
Tullo则认为，直到现在，“我认为人们找到了一种方法，不去真正扰乱他们一直以来的做法。他们添加了‘全渠道’式的元素。”制药行业可能仍落后于面向消费者的行业，但改进表明创新正变得更加根深蒂固，公司正寻求推动未来的转型。为此，根据调查，营销和技术高管似乎正在共同领导AI工具和流程的试验。
每个角色都有自己的优势：CMO和CCO更擅长推动变革，因为他们可以在技术和其他杠杆之间做出权衡决策的速度比CTO或CDO快得多，后者带来了来自数字世界的才能，Garay解释道。
紧密合作，他们可能会大于各自部分的总和。为了使这些根基允许创新开花，他们都需要在场。“下一阶段的转型将是说，‘我们可以在哪些跨部门的机会中实现价值？’”Garay预测。“采用速度已经加快，但仍有成长的空间。”
制药营销的数字化转型一年回顾
一年的时间可以带来多大的变化。
在MM+M/Publicis Health药品营销转型调查的第二年，我们见证了制药公司及其合作伙伴如何更全面地拥抱先进分析工具和技术，特别是人工智能（AI）。虽然去年的调查显示AI和数据驱动方法的采用处于初期但不断增长的阶段，但今年的结果描绘了一幅医疗保健行业迅速加速数据和技术驱动转型的图景。
调查中最引人注目的趋势之一是数字和数据分析知识在整个制药公司及其合作伙伴组织中的渗透显著增加。报告这些做法现在在各个业务部门中更好渗透的受访者比例从44%增加到55%，而不再局限于单一职能。这种知识的分散是一个积极的信号，表明打破壁垒和开发更协作、更有效的数据和技术利用方法的趋势。
去年，我们注意到一类新的制药CMO的崛起，今年，这些领导者在推动各自组织转型方面发挥了关键作用。四分之一的受访者表示，他们的CMO负责将营销转型举措转化为切实的价值创造。这突显了CMO作为战略领导者的重要性，他们能够架起技术和业务目标之间的桥梁。
尽管调查显示组织在当今复杂环境中取得成功的能力越来越乐观，但仍有一些挑战需要克服。接近多数的受访者（51%）表达了对医疗和法律工作人员能否跟上技术快速发展的担忧。这凸显了加强教育和培训的必要性，以确保所有利益相关者都能有效地利用数字工具。
AI无疑在制药营销领域获得了牵引力，超过四分之三的组织表示他们在内容创作、生产和营销中使用AI。然而，重要的是要认识到AI并不是灵丹妙药。虽然它具有巨大的潜力，但必须以平衡的视角对待其实施，考虑其优点和局限性。
我们的调查还揭示了AI在营销之外的应用领域的扩展。医疗事务和临床试验是AI可以产生重大影响的关键领域。例如，AI可以简化通常繁琐的医疗法律审查过程，提高效率和准确性。
为了充分发挥技术和数据带来的众多进步的潜力，组织必须优先考虑几个关键领域：有效的培训计划对于培养员工利用新技术和流程所需的技能至关重要。高质量数据的获取是另一个关键因素，因为AI依赖于强大的数据集来提供最佳、可行的洞察。最后，高级管理层的支持至关重要，以确保AI和其他技术相关举措得到支持和优先考虑。
通过营造协作环境并投资必要的专业知识，制药公司可以为在快速变化的世界中取得长期成功做好准备。这对于致力于帮助合作伙伴应对这一转型格局并解锁数据、AI和其他新兴技术全部潜力的人来说是个好消息。
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