UPUP-AI dalam industri farmaseutikal: kajian kes syarikat pembuatan farmaseutikal di Guangzhou untuk digitalisasi pemasaran pematuhan

Digitalisasi pemasaran pematuhan untuk syarikat pembuatan farmaseutikal di Guangzhou

Syarikat pembuatan farmaseutikal di Guangzhou, memfokuskan pada penyelidikan, pembangunan dan pengeluaran ubat tradisional Cina untuk kardiovaskular, memiliki beberapa varieti eksklusif dan data klinikal. Produknya kukuh dengan sokongan akademik yang mencukupi, tetapi akuisisi pelanggan bergantung pada persidangan akademik dan rangkaian agen, imej jenama dalam talian lemah.

Keperluan pematuhan pemasaran farmaseutikal ketat, produk kompleks dan pelanggan tidak memahaminya. Kandungan akademik diterbitkan di pelbagai platform dengan kitaran semakan panjang, apabila semakan selesai trend sudah berlalu. Agen meletak jawatan dan pelanggan mengikut pergi, agen baru perlu setengah tahun untuk mengambil alih. Pengembangan pasaran luar negara bergantung pada perisian terjemahan, distorsi istilah profesional teruk.

Pertama: Akuisisi pelanggan via carian AI: dari “akuisisi via persidangan akademik” ke “cadangan profesional AI”

Akuisisi pelanggan bergantung pada persidangan akademik dan agen, kos tinggi, jangkauan sempit. Doktor dan pembeli mula menggunakan AI untuk mencari maklumat ubat, tetapi maklumat laman web rasmi syarikat bertaburan dan AI tidak memahaminya.

Melancarkan laman web rasmi syarikat di UPUP-AI, maklumat ubat, data klinikal, sokongan akademik dan sijil kelayakan dimasukkan sekali dan distrukturkan automatik, memudahkan agen AI untuk membaca.

Selepas 40 hari pelancaran, syarikat memasuki senarai cadangan dalam carian AI untuk ubat berkaitan, pertanyaan dari saluran profesional meningkat 120%, kos akuisisi pelanggan via saluran AI ialah 1/4 daripada persidangan akademik.

Kedua: Pengurusan bahan sumber sama: dari “standard pematuhan tidak seragam” ke “satu kemas kini disegerakkan semua saluran”

Data ubat dan data klinikal bertaburan, agen berbeza menyatakan perkara berbeza, risiko pematuhan tinggi.

Kad nama pintar dan pangkalan pengetahuan dihubungkan dari sumber yang sama, data ubat, data klinikal, literatur akademik dikekalkan di bahagian belakang sekali, disegerakkan ke semua saluran. Agen berkongsi bahan patuh dengan satu klik.

Kadar penyatuan standard pematuhan 100%, selepas berkongsi bahan, tempoh baca purata doktor meningkat dari 1 minit kepada 5 minit, kecekapan semakan pematuhan meningkat 200%.

Ketiga: Perkhidmatan sambutan pintar 7×24: dari “pertanyaan profesional tidak dijawab sepenuhnya” ke “respons profesional segera AI”

Pertanyaan doktor melibatkan indikasi, kontraindikasi, interaksi ubat dan isu profesional lain, agen dan perkhidmatan pelanggan tidak dapat menjawab semuanya, pertanyaan waktu malam tidak dijawab.

Perkhidmatan pelanggan AI + agen AI berasaskan model besar + pangkalan pengetahuan syarikat, respons segera 7×24, mengikut standard pematuhan dengan ketat. Indikasi, penggunaan, interaksi dipanggil oleh AI dari pangkalan pengetahuan.

Masa respons pertanyaan profesional berkurang dari 8 jam kepada 3 saat, AI mengendalikan 90% pertanyaan biasa, pematuhan konsisten 100%, prospek berminat tinggi dialihkan automatik kepada agen.

Keempat: Pengedaran kandungan omnichannel sumber sama: dari “semakan selesai trend berlalu” ke “segerak 80+ platform satu klik”

Kandungan akademik diterbitkan di pelbagai platform dengan kitaran semakan panjang, apabila semakan selesai trend sudah berlalu. Ekspresi jenama di setiap platform tidak seragam.

Satu sunting, penerbitan segerak ke 80+ platform, kandungan dari pangkalan pengetahuan bersatu, standard pematuhan seragam. Akaun rasmi WeChat menerbitkan artikel akademik, Zhihu menerbitkan pendidikan sains, LinkedIn menerbitkan literatur Inggeris.

Kecekapan penerbitan kandungan meningkat 6 kali ganda, dari 3 platform kepada 80+ platform, pendedahan jenama meningkat 280%, pematuhan konsisten 100%.

Kelima: Keupayaan pelbagai bahasa bersepadu: dari “distorsi terjemahan” ke “pengembangan patuh pelbagai bahasa”

Pengembangan pasaran luar negara bergantung pada perisian terjemahan, distorsi istilah profesional ubat teruk, pendaftaran dan promosi luar negara terbantut.

Bersepadu 18+ bahasa, konfigurasi Inggeris, Sepanyol, Arab, terjemahan dikemas kini di bahagian belakang dan disegerakkan ke semua platform, istilah profesional konsisten.

Pertanyaan luar negara meningkat 130%, kadar konsistensi terjemahan istilah profesional 98%, membuka 2 varieti berdaftar baru di pasaran Asia Tenggara.

Keenam: Pangkalan pengetahuan AI syarikat: dari “bahan akademik bertaburan” ke “aset digital syarikat”

Data klinikal, literatur akademik, dokumen pematuhan bertaburan, agen meletak jawatan dan terputus, agen baru lambat bermula.

Pangkalan pengetahuan AI menyimpan dokumen ubat, data klinikal, literatur akademik, bahan pematuhan secara berpusat. Perkongsian dan panggilan lintas platform, pengetahuan terkumpul berterusan.

Agen baru bermula dari 6 bulan kepada 3 minggu, kadar guna semula bahan akademik meningkat 350%, pergerakan kakitangan tidak lagi menyebabkan terputusnya pengetahuan.

Ketujuh: Senibina bersepadu native: dari “merakit pelbagai sistem” ke “pelancaran patuh dalam seminggu”

Dulu ingin digitalisasi tetapi keperluan pematuhan ketat dan sistem banyak, teragak-agak untuk bermula.

Senibina bersepadu native, selepas menandatangani kontrak pelancaran terpantas dalam seminggu, satu bahagian belakang mengurus semua saluran, standard pematuhan seragam.

Dari kontrak kepada pelancaran 7 hari, pematuhan konsisten 100%, kos operasi turun 60%, bulan kedua pertanyaan profesional melepasi jumlah suku tahun sebelumnya.

Penilaian pelanggan

“Keperluan pematuhan pemasaran farmaseutikal tinggi, dulu tidak berani melancarkan dengan mudah. UPUP-AI membantu kami satu sistem mengurus semua saluran, standard pematuhan seragam, AI menggantikan kami melayani pertanyaan profesional. Dua bulan selepas pelancaran, pertanyaan profesional via saluran AI melepasi akuisisi pelanggan persidangan akademik selama setahun.” — Pengarah Pemasaran, Syarikat pembuatan farmaseutikal di Guangzhou