随着医疗营销日益数字化，人工智能（AI）对于营销人员而言已不再仅仅是流行语，而是成为了一种变革性的工具，越来越多地融入到数字医疗营销操作中。制药行业的 Pharma 4.0 术语代表了该行业对工业 4.0 的适应，而工业 4.0 是由数字技术驱动的第四次工业革命——其中AI在这一转型中占据了中心位置。
AI之所以对医疗营销如此重要，是因为它有望从现代技术中获益最多。从根本上讲，医疗营销的核心在于理解医疗专业人员（HCPs）和患者的需求，并在适当的时间提供合适的产品来满足这些需求。当扩展到庞大的目标受众时，如果手动完成这项任务可能会变得繁琐且耗时。然而，借助基于AI的工具，营销人员可以在几秒钟内处理大量丰富数据，几乎即时地向数万名HCPs和患者提供精确匹配其需求的产品。然而，正如任何营销人员都会承认的那样，设计一个面向目标受众的活动只是整个拼图的一部分。更复杂的挑战在于确保活动在其生命周期内始终保持优化状态，以充分发挥其潜力。这就是AI发挥关键作用的地方。
利用AI实现实时活动优化
AI解决方案能够在实时中做出复杂的数据驱动决策，使营销人员不仅能够为其受众高度个性化活动，还能显著提高效率。作为一项技术，AI支持对长期运行的活动进行实时调整，确保它们始终处于最佳性能状态。
基于AI的工具通过持续分析参与数据来支持实时活动优化，以识别趋势、模式和受众行为。这使得营销人员可以借助高效的AI工具即时调整策略。AI工具的高度响应性确保了医疗营销活动与HCP及其患者的不断变化的需求保持一致。由于AI还被应用于消息传递过程，尤其是在护理点的消息传递策略中，营销人员可以在临床交付周期的关键时刻向正确的HCP发送高度定制的消息，从而实现更有效的互动。
虽然这个过程听起来似乎很简单，但实际上并非如此。为了保持信息的新鲜感和相关性，基于AI的工具必须在大规模上表现出高度的人类适应能力。尝试使用传统营销技术实现这一点注定会失败，因为这些方法依赖于静态、一刀切的方法。
此外，AI能够使营销人员根据实时反馈调整信息，确保每次与HCP或患者的互动都感觉新鲜、及时且量身定制。营销人员可以随时访问活动结果和关键元素（如创意和目标受众反应）的最新反馈，然后用于实时更改以增强性能。在我的经验中，生成式AI还可以将内容创作时间从几周缩短到几小时。像Adobe Firefly、OpenAI的DALL-E以及带有生成式AI功能的平台（如Figma和Canva）正在使这种能力变得更加普及。
收集的数据不仅提供了关于活动信息和设计的见解，还提供了关于传播渠道的宝贵信息。这些宝贵的数据使营销人员能够快速决定是否继续在一个特定渠道上花费资金或转向另一个渠道以获得更好的结果。
生成式AI还可以通过从实时行为（如浏览历史、发表的论文和医生社交平台上的活动）中挖掘偏好和意图来丰富客户资料。与传统的自动化仅处理结构化数据不同，生成式AI解锁了非结构化数据——例如分析图像或检测客户服务通话记录中的情绪。它可以识别诸如“对装配过程感到沮丧”或“对可持续产品的偏好”等情绪和行为。
因此，通过实时评估活动的成功并实施更改，而不是等到活动结束，AI帮助营销人员最大化效率和影响。这种方法不仅减少了财务浪费——这是大多数营销人员常见的痛点——还节省了原本可能用于纠正错误的时间。
使用AI辅助的实时优化活动而非传统方法的另一个不太为人知的好处是，它们能够对其目标受众产生更积极的长期影响。通过在医疗交付周期的关键时刻向HCP和患者传递正确的信息，基于AI的工具有助于改善患者结果。随着时间的推移，这促进了制药品牌和HCP之间的更强、更具吸引力的关系，他们最终都在努力为患者提供基于价值的护理。这种关系的加深可以证明对双方都有利，推动品牌的长期成功和持续业务增长。
然而，营销领导者应该谨慎行事。AI的吸引力可能导致许多人急于构建复杂的营销技术栈，而未定义其真正目标。更明智的做法是？识别高影响力的机会并采用“快速学习、更快扩展”的心态。
在2025年，保持领先地位不仅仅是使用AI——而是有目的性地使用它。随着HCP和患者需求的不断变化，AI实时适应并提供详细、数据支持的改进建议的能力可以决定不仅是个别活动的成功与否，而且是整个企业的成败。
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