In questo articolo analizziamo le previsioni di Veeva per il 2024:
Paul Shawah, EVP, Commercial Strategy
In tutti i settori, il 60% delle organizzazioni sta esplorando l’uso dell’IA generativa e il 20% sta già facendo investimenti significativi in questa tecnologia. Mentre le aziende biofarmaceutiche valutano i propri investimenti e applicazioni nell’IA, emerge un’esigenza fondamentale: l’affidabilità e pulizia dei dati dei clienti.
Per anni, le aziende biofarmaceutiche hanno acquisito molti dataset di clienti per risolvere diverse esigenze di business e si sono ritrovate con una complessa rete di dati isolati, sovrapposti e imprecisi. Una target list commerciale può avere una serie di attributi fondamentali degli HCP diversa rispetto ad una target list di marketing, rendendo difficile la creazione di un’esperienza positiva cross-canale. Il problema è molto più ampio dell’avere dati accurati e comprende la necessità di una definizione comune di HCP e dei processi per mantenere i dati aggiornati. L’effetto combinato crea ostacoli all’uso preciso della tecnologia IA.
Per funzionare efficacemente, i modelli di IA hanno bisogno di dati accurati e armonizzati. Gli investimenti in dati affidabili e corretti e nei processi fondamentali per mantenerli aggiornati e coerenti apriranno la strada per fornire valore sia a breve che a lungo termine e per promuovere un uso più significativo dell’IA nelle strategie di engagement dei clienti.
I farmaci specialistici spingeranno le aziende biofarmaceutiche a rispondere agli operatori sanitari nel momento del bisogno
Dan Rizzo, VP, Global Business Consulting
Le interazioni di persona con gli operatori sanitari stanno tornando ai livelli precedenti alla pandemia, ma l’accesso è più selettivo. Ora sta emergendo una nuova domanda: il tradizionale modello push supporta gli operatori sanitari nel momento del bisogno? La complessità e la precisione dei farmaci specialistici stanno aumentando la pressione sulle aziende biofarmaceutiche affinché passino a un modello incentrato sul servizio. Nei prossimi anni, le interazioni tra rappresentanti operatori sanitari saranno meno incentrate sull’efficacia e più sulla rimozione degli ostacoli al trattamento, dal supporto per i rimborsi alla certificazione del sito.
Una collaborazione più intensa tra i team commerciali e la medica sarà fondamentale per fornire agli operatori sanitari le risorse e la formazione on-demand al momento del bisogno, persino in una struttura di assistenza sanitaria. Poiché l’attenzione si trasforma da promozionale a incentrata sul servizio, i team sul campo aumenteranno i punti di contatto di persona con funzionalità inbound che mettano in contatto gli operatori sanitari e gi informatori in tempo reale, e daranno priorità alla reattività e al valore per il cliente rispetto alle misure quantitative di vendita e frequenza.
Gli early adopters di questo modello stanno raddoppiando la quantità di interazioni digitali con gli operatori sanitari senza ridurre le visite di persona. Il successo richiede la sponsorizzazione da parte dei dirigenti, investimenti in formazione sul campo, tecnologia conforme e riallineamento degli incentivi per concentrarsi sulle misure di forza della relazione.
L’ascesa di responsabili della medica e del marketing esperti di tecnologia sconvolgerà il modello biofarmaceutico
Pooja Ojala, VP, Commercial Content
La tecnologia e i dati forniscono ai marketer del settore biofarmaceutico maggiori informazioni sulla creazione di contenuti e sulle performance delle campagne rispetto al passato. Ma per capitalizzare questi insight, le aziende biofarmaceutiche dovranno passare dalla tradizionale mentalità “agency-first” a un modello operativo agile che semplifichi e velocizzi l’esecuzione. Questa trasformazione sarà guidata da leader emergenti, dai chief digital officer ai chief marketing officer, che riuniranno persone, processi e tecnologia.
I marketer saranno costretti a cambiare il loro modo di pensare e a utilizzare la tecnologia per fare di più da soli, invece di affidarsi alle agenzie. Al contrario, utilizzeranno le agenzie per iniziative strategiche più ampie, ma avranno una maggiore responsabilità nella creazione di asset derivati e nella scalabilità dei contenuti personalizzati su più canali.
Questo modello operativo risolverà anche un’altra sfida: connettere la leadership della medica e quella del marketing. Questa collaborazione porterà a un ulteriore allineamento nella strategia dei contenuti e creerà un’esperienza più rilevante per gli HCP.
Il feedback in tempo reale degli informatori e le informazioni sull’utilizzo dei contenuti chiuderanno finalmente il cerchio del marketing
Alexis Cohen, VP Commercial Content Business Consulting
Le aziende biofarmaceutiche hanno compiuto progressi significativi nel miglioramento del processo MLR, nell’adozione di contenuti modulari e nella creazione di contenuti rapidamente e su scala utilizzando modelli interni e di agenzia. In effetti, hanno creato il 20% di contenuti in più rispetto all’anno precedente, ma rimane un problema: il 77% di questi contenuti viene utilizzato raramente o mai dai field team. Mentre i dati quantitativi continueranno a svolgere un ruolo essenziale nel colmare questo divario, i dati qualitativi chiuderanno finalmente il cerchio del marketing.
Il feedback in tempo reale degli informatori sull’efficacia di una risorsa potranno fornire al marketing un livello più approfondito di analisi dei contenuti. Quando i marketer combinano l’intuizione degli informatori con i dati sull’utilizzo dei contenuti, otterranno preziose informazioni su quali contenuti vengono utilizzati, con quale frequenza e quanto sono efficaci per i clienti. Le aziende in grado di catturare questi dati nelle piattaforme CRM potranno semplificare lo sviluppo dei contenuti asset ad elevato valore sul campo e un impatto misurabile sull’engagement degli operatori sanitari.
L’advanced analytics dei dati connessi in ambito clinico e medico diventerà un elemento di differenziazione fondamentale per il time to market
Brian Mahoney, VP, Global Commercial Analytics
I team commerciali utilizzano da anni l’advanced analytics per misurare l’impatto commerciale, ma per i team clinici e medici l’analytics è ancora agli inizi. Nel 2024, questa situazione cambierà, poiché la concorrenza e le pressioni esterne, come l’Inflation Reduction Act, aumentano la necessità di velocità e agilità nella R&S.
Le équipe cliniche e mediche si avvarranno di analisi avanzate per aiutare la selezione dei siti, supportare l’arruolamento dei pazienti e identificare le lacune negli standard di cura. In questo modo, avranno un impatto maggiore sulle modalità di go to market delle aziende rispetto ai team commerciali.
Vinceranno le aziende in grado di definire il mercato per i loro prodotti, di identificare i pazienti interessati, di associare i fornitori sanitari e di muoversi più velocemente della concorrenza. Sarà fondamentale avere dei dati affidabili e connessi con un’architettura comune tra clienti, pazienti, KOL e business operations.
I dati, dall’attività all’esito, saranno l’asso nella manica della medica
Christoph Bug, VP Global Medical
L’incapacità della Medica di prendere costantemente decisioni basate sui dati limita il suo ruolo strategico e la sua influenza nell’organizzazione. Con la crescita esponenziale e la complessità dei dati, i team della medica che non dispongono di una solida base di dati faranno fatica a trarre vantaggio da tecnologie chiave come l’automazione avanzata e l’IA. Nel 2024, i medical affairs si concentreranno sui dati per far progredire l’organizzazione e misurare meglio l’impatto.
Per raggiungere questo obiettivo, la medica deve adottare un approccio strutturato per aggiornare, organizzare, sintetizzare e riportare i dati, il che è essenziale per una solida base analitica. Questo modo di lavorare guidato dai dati potrebbe richiedere l’aggiunta di competenze aziendali all’interno dell’organizzazione medica, compreso l’impiego di personale nei settori dei dati, dell’analisi, della governance dei processi e della gestione del cambiamento, nonché la formazione dei ruoli attuali. Il risultato sarà una migliore qualità dei dati, intuizioni alimentate dall’intelligenza artificiale e un maggiore impatto.