《艾意凱咨詢（L.E.K.）：2024年醫藥企業在全渠道營銷下的內容管理體系白皮書專題三-數據洞察驅動（15頁）.pdf》由會員分享，可在線閱讀，更多相關《艾意凱咨詢（L.E.K.）：2024年醫藥企業在全渠道營銷下的內容管理體系白皮書專題三-數據洞察驅動（15頁）.pdf（15頁珍藏版）》請在三個皮匠報告上搜索。

1、醫藥企業在全渠道營銷下的醫藥企業在全渠道營銷下的內容管理體系內容管理體系專題三：專題三：數據洞察驅動數據洞察驅動專題報告目錄目錄數據洞察驅動-建立以數據洞察驅動營銷決策的機制.3第一節：建立全渠道營銷模型下的數據洞察分析體系.3（一）在設計數據洞察分析體系前清晰定義業務分析目標.3（二）建立完善的閉環數據追蹤體系.5第二節：通過實時洞察反饋快速迭代內容營銷計劃.9（一）借助A/B測試進行反饋數據對比分析.9（二）根據實時洞察結果迭代內容營銷計劃，快速優化客戶體驗.10第三節：數字化技術和人工智能（AI）的相關應用.112 L.E.K.咨詢專題報告數據洞察驅動-建立以數據洞察驅動營銷決策的機制數

2、據洞察驅動-建立以數據洞察驅動營銷決策的機制醫藥行業的復雜性和嚴格的監管要求使其數據分析需求比其他行業更具挑戰性。為了有效應對這些復雜性，構建一個強大的數據洞察分析體系不僅能幫助企業提高運營效率，還能通過及時響應市場變化為企業帶來更精準的決策支持和合規保障。隨著技術的發展，企業能夠通過整合多渠道數據，深入分析客戶的行為和偏好，為營銷策略的調整和優化提供強有力的支持。第一節：建立全渠道營銷模型下的數據洞察分析體系第一節：建立全渠道營銷模型下的數據洞察分析體系（一一）在設計數據洞察分析體系前清晰定義業務分析目標在設計數據洞察分析體系前清晰定義業務分析目標業務分析目標是設計數據洞察體系的核心。在全渠

3、道營銷中，企業需要根據客戶的互動階段和渠道效能來定義這些目標。數據分析體系的設計應圍繞客戶旅程的不同階段展開，例如初步接觸、持續互動、觀念轉變和業務結果。這些階段中的每一步都對應著不同的業務問題，企業需要明確這些問題，并通過數據分析目標來解決（圖1）。我們可以通過以下步驟來梳理和定義業務分析目標：1.識別客戶互動的全流程:識別客戶互動的全流程:客戶從最初的接觸到最終的行為轉變，經歷了多次互動。企業需要捕捉這些互動的關鍵數據點。例如，我們將客戶的互動劃分成：初步觸達、覆蓋擴張、持續互動、觀念與行為轉變、業務效能。識別客戶在每個階段的行為和需求，通過捕捉這些互動，找到影響客戶決策和行為轉變的關鍵點

4、。2.定義核心業務問題:定義核心業務問題:每個階段都對應不同的業務目標和問題。例如，在觀念與行為轉變階段，企業可能需要分析醫生是否對產品有了更高的認知，或者是否改變了治療方案。通過定義這些問題，企業可以確保數據分析目標與業務需求保持一致。3.識別數據分析目標:識別數據分析目標:基于業務問題，企業可以為每個階段設定明確的數據分析目標。例如，在初步觸達階段，數據分析的目標可能是評估各渠道的觸達效果，并比較不同客戶群體的響應率；在觀念轉變階段，分析的重點則是客戶行為的改變路徑，評估營銷策略的實際效果。3 L.E.K.咨詢專題報告圖圖1:1:業務分析目標定義示例 來源:L.E.K.分析客戶互動全過程初

5、步觸達 我們是否與過往沒有接觸過的目標客戶群體取得了初步聯系？識別全渠道營銷對與目標客戶建立聯系的助力程度覆蓋擴張持續互動觀念與行為轉變業務效能123定義核心業務問題識別數據分析目標 當前我們覆蓋的市場/醫院/科室/客戶數是否在持續增長？識別不同渠道對目標市場的覆蓋情況 我們的目標客戶群體是否會與我們進行長期、持續性的互動？評估線上渠道觸達當前占所有客戶觸達的比重 目標客戶群體的學術認知、治療觀念與處方行為是否發生了轉變？識別全渠道營銷對目標客戶行為/觀念轉變的助力程度 與目標客戶群體的觸達是否正在高效地帶來業務締結？進行全渠道營銷策略組合的效能分析，衡量其產生的業績提升在針對全渠道營銷模式開

6、展數據分析前需清晰定義分析目標 來源:L.E.K.分析4 L.E.K.咨詢專題報告（二二）建立完善的閉環數據追蹤體系建立完善的閉環數據追蹤體系在清晰定義業務分析目標的基礎上，需要建立一個完善的閉環數據追蹤體系，企業可以確保從數據收集到策略調整的每個環節相互反饋，形成持續優化的閉環循環，從而推動營銷效果的提升。數據收集與整合：數據收集與整合：閉環追蹤的第一步是整合來自多渠道的數據。數據可以來自醫生拜訪、線上會議、社交媒體等多個來源。通過統一的數據平臺，企業可以消除“數據孤島”現象，將所有數據進行整合和清洗，以便后續的分析和應用。結果評估與反饋：結果評估與反饋：企業需要定期對收集到的數據進行實時監

7、測，評估不同渠道和策略的效果。通過數據分析，企業能夠清楚看到哪些渠道推動了客戶的觀念轉變，哪些策略效果較差，進而調整下一步的行動計劃。例如，通過追蹤醫生在不同階段的行為數據，企業可以分析某次學術活動是否有效推動了醫生對新藥的興趣或處方傾向。持續優化：持續優化：閉環體系的核心是能夠根據反饋結果及時調整策略，使營銷活動更加精準。企業可以根據醫生行為變化和反饋數據，及時調整內容策略、推送頻率和渠道，確?？蛻舻膮⑴c度和互動質量不斷提升。這樣的閉環優化不僅能夠提高營銷活動的效果，還能確保企業始終與客戶需求保持一致。5 L.E.K.咨詢專題報告案例分享案例分享某藥企通過實施閉環數據追蹤體系，實現了醫生行為

8、與觀念的精確追蹤：企業首先通過數據邏輯定義，將醫生的行為數據進行分類，如“文章打開率”和“停留時長”可以結合判斷醫生對特定內容的興趣度。然后，通過定量分析這些數據字段，評估不同醫生對內容的興趣程度和參與度?；诙糠治鼋Y果，企業可以設定閾值進行定性分析，例如判斷醫生是否達到了某個認知轉變的階段（圖2）。圖圖2:2:醫生互動數據分析示例 來源:L.E.K.分析醫生互動數據分析邏輯互動節點分析互動時間01互動時長02互動用時分析互動目標03互動目的分析互動材料04互動內容分析互動反饋05互動反饋/結果分析數據邏輯定義認知分析定量定性分析分析某一段時間的互動情況，及總互動耗時分析每次互動目標達成情況

9、 假設分析1個月內的2次線上及2次線下互動，總耗時60分鐘 假設2次線下互動的目標依次為：介紹產品有效性優勢、介紹產品安全性優勢;2次線下互動目標為線上之后的跟蹤互動 分析互動目標完成度 假設2次線下互動所用內容均為E-Detailing，線上互動內容為產品相關survey E-Detailing與survey均打上產品安全性有效性相關標簽 分析每次survey的結果 分析每次互動客戶反饋 首先可以通過survey的標簽及客戶的回答結果來評估客戶對相應標簽的認知 其次通過綜合分析客戶對相關標簽的認知可以分析客戶對產品的整體認知 同時可以通過以上分析結果與客戶的互動反饋進行交叉分析，從而驗證客戶

10、在互動時所表達的意見反饋的真實性與客觀性 最后，可以通過長時間追蹤分析多次互動的結果去追蹤醫生的認知變化，結合互動總耗時去分析客戶認知變化平均投入成本分析每次互動所用內容的標簽及結果 來源:L.E.K.分析6 L.E.K.咨詢專題報告在此基礎上，該企業進行了認知分析認知分析，即將所有業務邏輯的分析結果與醫生的認知階梯進行對應，從而識別出醫生在不同時間節點的認知階段。這一過程使企業能夠在醫生的行為變化中找到關鍵的影響因素，并根據醫生的認知階段進行內容和渠道推送的優化。例如，當某一渠道的推送對醫生的觀念轉變效果不明顯時，企業可以通過改變推送策略或調整內容，以更精準的方式影響醫生的認知（圖3）。圖圖

11、3:3:醫生認知階梯示例 來源:L.E.K.分析通過分析各渠道數據分析醫生所屬的認知階段，追蹤醫生的認知變化拜訪數據線上企微+線下拜訪拜訪數據線上會議（直播）+線下會議內容平臺數據企業公眾號+企業微站+第三方平臺知曉嘗試認同擁躉考慮來源:L.E.K.分析通過這種閉環數據追蹤體系，企業能夠實現醫生行為與認知的精確追蹤，并結合人工分析和人工分析和AIAI自自動化工具動化工具，進一步優化推送策略。例如，可以借助機器學習推薦引擎，根據醫生的認知階段自動調整推送內容，實時優化客戶旅程，從而提升整體營銷效果。多數企業目前的實現階段和主要差距多數企業目前的實現階段和主要差距盡管閉環數據追蹤體系在理論上具備顯

12、著優勢，但當前許多醫藥企業在實際應用過程中面臨一系列挑戰，導致體系無法充分發揮其應有的價值。主要差距集中在以下幾個方面：1.數據孤島現象數據孤島現象企業面臨的挑戰之一是來自不同渠道的數據分散且不完整，導致難以形成全面的客戶視圖。醫生的行為數據通常來自多種來源，如線上學術會議、社交媒體、醫生拜訪等，而這些數據之間缺乏整合，導致無法準確追蹤醫生的觀念轉變和行為變化。數據的分散性還限制了企業通過全局視圖制定精準的營銷策略。7 L.E.K.咨詢專題報告建議：建議：企業應構建統一的數據管理平臺，通過整合多渠道數據，實現全面的客戶行為洞察。通過數據湖倉等技術，整合結構化和非結構化數據，確保數據的完整性和實

13、時性。特別是針對不同來源的數據，企業可以采用統一標識（如數據主鍵或客戶ID），通過匿名化標識在合規的前提下統一數據來源，確保每個渠道的數據都能準確歸屬到同一個客戶，提升數據的完整性和準確性。2.技術限制技術限制盡管許多企業已經具備多渠道的數據收集能力，但在數據處理、分析和反饋的自動化程度上依然不足。大部分的A/B測試、內容推送和客戶旅程優化仍然依賴手動操作，影響了數據洞察的效率和響應速度。缺乏自動化工具也限制了企業在測試規模、復雜性和精準度上的提升。建議：建議：企業應加大對AI和自動化技術的投入，尤其是引入自動化的A/B測試和客戶細分分析工具，以提高測試的規模和反饋的及時性。通過自動化平臺，企

14、業能夠更快地分析多渠道數據，減少人工干預的誤差，提升全渠道營銷的靈活性和響應速度。具體實施可以通過全渠道管理平臺及數據科學平臺，將所有渠道數據流入統一的分析引擎，實時生成分析報告并自動優化客戶旅程。3.各部門認知不一各部門認知不一市場部、銷售團隊、醫學部等不同部門對數據的解讀和使用存在差異，導致數據在部門之間缺乏一致性。市場部注重品牌影響力和覆蓋度，銷售團隊更關注醫生的需求和轉化行為，而醫學部則主要分析醫生的學術反饋。這種認知和標準的差異導致各部門的策略難以協調，影響了數據洞察的實際應用。建議：建議：企業應推動跨部門的數據標準化，制定統一的指標和標準，確保各部門使用相同的數據框架。也可以通過建

15、立數據治理委員會、定期的跨部門數據協作會議等方式，確保數據分析結果能夠在市場、銷售和醫學部之間一致應用，推動業務策略的協同。4.觀念識別困難觀念識別困難銷售團隊在拜訪醫生時，通常依賴于靜態信息和個人經驗來判斷醫生的需求和觀念變化，導致溝通策略滯后或不夠精準。醫生的觀念可能隨著市場和學術動態快速變化，然而，企業缺乏實時的觀念洞察工具來幫助銷售團隊及時調整溝通策略，這直接影響了銷售拜訪的效率和成功率。（可參考本系列第一篇專題一：客戶為核心，了解更多醫生觀念洞察現狀分析。）建議：建議：企業應為銷售團隊配備實時的數據洞察工具，通過分析醫生的互動歷史和最新反饋，幫助銷售人員在拜訪前更好地了解醫生的觀念和

16、需求。這樣能夠確保銷售策略的個性化和準確性，提升銷售轉化率。企業可以通過引入第三方數據洞察工具、與CRM系統整合以及培訓銷售人員使用這些工具，來確保這一轉型的順利實施。5.安全與合規問題安全與合規問題數據合規性是醫藥行業面臨的關鍵挑戰，尤其是在處理醫生和患者的敏感數據時，企業必須嚴格遵守網絡安全法、數據安全法、個人信息保護法等法規。這些合規要求在數據收集、處理和存儲方面增加了復雜性，限制了企業獲取和使用完整數據的能力，影響了數據洞察的深度和策略調整的靈活性。企業不僅應加強合規管理體系，確保數據的安全性和合法性，還需引入智能化的合規分析和數據追蹤系統。在合規保護的前提下，通過數據分類、數據使用權

17、限管理、自動化數據訪問審計工具以及匿名化標識等方式，確保敏感數據的合規使用，同時獲取并分析非敏感數據，在不違反法規的前提下獲取更全面的客戶行為數據，最終實現閉環追蹤管理。8 L.E.K.咨詢專題報告第二節：通過實時洞察反饋快速迭代內容營銷計劃第二節：通過實時洞察反饋快速迭代內容營銷計劃（一一）借助借助A/BA/B測試進行反饋數據對比分析測試進行反饋數據對比分析A/B測試在醫藥行業的全渠道營銷中扮演著重要角色，通過對比不同版本的內容、策略或渠道，企業可以評估各個方案對目標受眾（如醫生、患者或醫療機構）的效果，進而做出更精確的營銷決策。A/B測試的核心優勢在于其數據驅動的特性，無論是手動還是自動化

18、，都可以幫助企業優化其多渠道策略和內容推送。在理想情況下，A/B測試可以通過全渠道管理平臺自動化進行。自動化平臺能夠自動分配目標用戶組、跟蹤反饋數據并進行統計分析，從而為市場團隊提供更高效、精準的洞察。這種自動化解決方案可以有效減少人工操作中的偏差，并顯著提升測試的執行速度。行業現狀行業現狀當前大部分醫藥企業仍面臨著技術和資源的限制，難以實現全渠道的自動化管理。首先，許多醫藥企業尚未擁有支持所有渠道投放的統一管理平臺。大多數市場團隊仍依賴手動的方式進行A/B測試，通常由策劃人員基于經驗進行分組、測試與反饋分析。這種方法雖然在一定程度上能夠驗證不同策略的有效性，但由于缺乏自動化支持，整個過程效率

19、較低，數據的準確性和實時性也無法得到充分保障。同時測試的規模和復雜度往往也受到約束。其次，數據的可及性和完整性問題也顯著限制了A/B測試的自動化實施。多渠道數據來源使得數據質量參差不齊，分散的數據難以整合，導致無法形成統一的客戶畫像，影響全面分析。不同系統和渠道間的數據格式不一致，加之關鍵數據受隱私合規或技術限制的影響，使得數據不完整，削弱了測試的準確性。此外，數據更新滯后導致測試無法及時反映客戶行為變化，醫生的認知和行為變化如果無法及時獲取反饋數據，企業就無法靈活調整策略，錯失市場機會。但我們也看到有些領先的藥企成功搭建了全渠道管理平臺，整合了內容、標簽、客戶（包括客戶畫像、分型、觀念階段）

20、、策略、渠道投放及觸點旅程的統一管理。借助這一平臺，企業實現了兩種類型的A/B測試：1.分區域投放策略測試:分區域投放策略測試:根據不同的客戶分型和觀念階段，對不同大區制定了多種投放策略和客戶旅程，并通過A/B測試評估不同策略的有效性，幫助企業找到更能促進醫生認知轉變和處方行為改變的最佳投放方案，優化整體的內容策略。2.個性化內容偏好測試:個性化內容偏好測試:當企業尚不明確客戶的具體偏好或認知階段時，通過A/B測試不同類型的內容和渠道組合，以探索用戶的實際偏好。通過這一測試，企業能夠逐步了解客戶在內容類型和渠道上的偏好，最終為客戶提供更精準的內容推送，提升用戶的參與度和轉化率。A/B測試在全渠

21、道營銷中，對于優化策略反饋和提升客戶體驗具有重要意義。它不僅能幫助企業發現最佳的內容和渠道組合，還能推動更靈活、更精準的策略迭代。與此同時，全渠道統一平臺的搭建，能夠進一步提升測試的自動化和靈活性，減少人為操作的干擾，使醫藥企業的營銷策略更加高效、數據驅動，并為未來的市場競爭奠定基礎。9 L.E.K.咨詢專題報告（二二）根據實時洞察結果迭代內容營銷計劃，快速優化客戶體驗根據實時洞察結果迭代內容營銷計劃，快速優化客戶體驗在全渠道營銷模式下，醫藥企業不僅要覆蓋多個渠道，還需要通過實時洞察迅速捕捉客戶的行為與反饋，進而優化內容營銷策略。這種實時洞察能夠動態調整客戶旅程中的各個接觸點，確保推送的內容符

22、合客戶的需求。例如，通過捕捉醫生對學術文章、產品信息或互動方式的反饋，企業能夠精準了解醫生的需求和偏好，并基于此迭代內容投放方案。這種快速迭代的能力不僅提升了客戶的參與度，也讓企業在激烈的市場競爭中保持競爭力。實現實時洞察的核心在于強大的數據管理和分析能力。醫藥企業需要依賴高效的數據收集、分數據收集、分析平臺析平臺，以便從多個渠道獲取海量的客戶數據，進行實時處理和反饋。例如，通過分析醫生的互動行為，企業可以識別出哪些內容、渠道和互動方式最能吸引目標群體。這種基于實時洞察的迭代優化過程，通常包括以下幾個關鍵步驟：1.實時數據監測:實時數據監測:通過數據分析工具（如大數據平臺、AI算法等），企業能

23、夠對客戶的互動數據進行實時監測。關鍵的客戶數據包括內容點擊率、瀏覽時長、互動頻率、反饋意見等。利用這些數據，企業能夠實時跟蹤客戶的行為變化。2.洞察分析與趨勢識別:洞察分析與趨勢識別:數據收集后，企業可以通過AI和數據分析工具，識別客戶行為的趨勢和模式，發現客戶需求的變化。例如，某個區域的醫生在閱讀特定類型的內容后有更高的轉化率，或某類互動方式能夠顯著提升醫生的參與度。3.策略調整與快速迭代:策略調整與快速迭代:根據洞察結果，企業能夠快速調整內容營銷計劃。例如，發現某種內容形式（如學術討論、案例研究）的受歡迎程度后，可以加大類似內容的推送頻率，或者通過調整推送渠道和時間來優化客戶體驗。行業現狀

24、行業現狀雖然在醫藥企業全渠道應用下，完整的實時洞察反饋機制仍在探索中，但已有一些公司通過數據洞察，初步實現了不同部門間的高效協作與快速反饋。實時洞察能夠幫助企業將數據分析結果直接傳遞給相關部門，支持不同角色快速做出反應和策略調整。1.市場部市場部通過實時數據洞察可以即時跟蹤客戶的觀念轉化路徑觀念轉化路徑和效果。借助這樣的洞察，市場團隊能夠評估不同營銷策略在各個階段的表現，快速識別哪些渠道和內容組合能有效促進醫生從認知到處方行為的轉變。例如，當系統顯示某一特定群體的觀念轉化效率較低時，市場部可以立即調整內容推送的策略或更改渠道，確保營銷效果最大化。2.醫學部醫學部通過數據洞察能夠實時監測專家的動

25、態及觀念轉變專家的動態及觀念轉變。這類實時分析幫助醫學部更好地支持學術拜訪活動，精準跟進專家的觀點變化。例如，系統可以追蹤某些關鍵專家在閱讀學術文章或參與線上會議后的反饋，醫學部可以基于這些數據，調整學術交流的內容和頻次，確保拜訪活動的針對性和專業性更強。3.銷售團隊銷售團隊通過實時數據洞察第一時間了解客戶的內容偏好第一時間了解客戶的內容偏好和需求。這種及時反饋幫助銷售人員迅速識別客戶的興趣點，并立即與客戶取得聯系，提供相應的解決方案或產品建議。例如，系統可以捕捉到某醫生對某款藥物的興趣增強，銷售人員即可快速跟進，通過拜訪或線上溝通滿足其需求，從而提升銷售轉化率。10 L.E.K.咨詢專題報告

26、實時洞察和快速迭代的能力為醫藥企業的全渠道營銷提供了極大的競爭優勢。它不僅可以加快企業內部不同部門的反饋速度，還能使企業在不斷變化的市場環境中保持靈活性與敏捷性。通過將分析結果快速傳遞到市場、醫學和銷售等關鍵部門，企業能夠更及時、精準地調整策略，從而提升營銷效果和客戶滿意度。然而，從整體行業來看，醫藥行業在實時自動化營銷方面還有較大差距。像消費品、電商、金融服務、旅游和媒體娛樂行業等，已經通過成熟的AI技術和數據分析平臺實現了真正的實時數據洞察和自動化反饋。這些行業能夠快速收集、處理并利用客戶行為數據，實時調整營銷策略。例如，金融服務行業通過實時監控用戶的交易數據，精準推送個性化的理財建議，而

27、旅游行業則能根據實時市場動態推送動態價格與相關優惠。相比之下，醫藥企業的營銷策略仍然較為靜態，難以迅速捕捉和響應醫生的觀念變化。醫藥行業面臨的主要挑戰在于嚴格的隱私保護法規和客戶決策鏈的復雜性。醫生的行為數據受到嚴格的合規限制，使得實時數據的采集和分析難度增加。同時，醫生的觀念和處方決策往往需要通過長期的學術交流和多次互動來影響，無法像其他行業那樣通過即時反饋迅速優化策略。因此，醫藥行業在實現全面實時自動化營銷方面仍有很大的提升空間，未來應著重于提升數據整合能力和自動化工具的應用。第三節：數字化技術和人工智能第三節：數字化技術和人工智能（AIAI）的相關應用的相關應用隨著醫藥行業全渠道營銷的深

28、入，企業需要更高效的數據管理和分析能力來支持多維度的數據洞察。這不僅依賴于強大的數據科學平臺來管理和處理大規模數據，還包括生成式AI（GenAI）驅動的BI工具，幫助業務人員通過自然語言進行數據查詢和決策支持。1.數據科學平臺在全渠道數據洞察中的應用數據科學平臺在全渠道數據洞察中的應用數據科學平臺（如Databricks、AWS、Snowflake等）通過提供統一的數據存儲和分析架構，為醫藥企業的全渠道營銷提供了強有力的技術支持。它們不僅能夠整合來自多個渠道的數據，還可以通過內置的機器學習和AI工具，幫助企業實時分析客戶行為，預測市場趨勢，進而支持更智能化的營銷決策。數據科學平臺通過以下方式支

29、持全渠道數據洞察：統一數據存儲與處理統一數據存儲與處理：這些平臺能夠整合醫藥企業來自醫生拜訪、線上會議、社交媒體互動等多渠道的數據，創建一個統一的數據湖倉架構。通過這樣的架構，企業可以在一個環境中管理結構化和非結構化數據，并利用分布式計算能力進行大規模的數據分析。實時分析與預測：實時分析與預測：利用數據科學平臺的機器學習工具，企業可以實時分析客戶的觀念轉化路徑，并預測未來的行為模式。例如，通過分析醫生對學術內容的反應，平臺可以實時預測醫生的處方趨勢，幫助企業調整營銷策略?？绮块T協作與數據共享：跨部門協作與數據共享：通過這些平臺，醫藥企業的不同部門（如市場部、醫學部、銷售團隊）能夠共享統一的數據

30、源，并基于同樣的分析結果做出一致的決策。這種數據統一性有助于打破數據孤島問題，提升全企業的協作效率。11 L.E.K.咨詢專題報告2.AIAI-BIBI（生成式生成式AIAI）在醫藥企業中的應用在醫藥企業中的應用生成式AI驅動的BI工具是另一個關鍵的技術應用，它通過將自然語言轉化為SQL查詢，實現了業務人員與數據系統的無縫交互，簡化了數據分析流程。這種方式使得企業內部的市場、銷售等非技術部門也能通過自然語言查詢直接獲取實時數據洞察，無需依賴技術人員的幫助。自然語言查詢與自動化報表生成：自然語言查詢與自動化報表生成：AI-BI工具能夠將用戶的自然語言問題（如“去年第四季度內科醫生的內容偏好是什么

31、？”）轉化為復雜的SQL查詢，自動提取并分析相關數據。這不僅減少了數據查詢的技術門檻，還加快了數據分析的速度。實時數據洞察與決策支持：實時數據洞察與決策支持：生成式AI驅動的BI工具可以提供實時洞察，幫助企業快速調整策略。例如，市場部可以通過AI-BI工具實時監測醫生的反饋數據，識別觀念轉化效率較低的領域，并立即調整內容投放策略或拜訪頻率。自動化內容推送與個性化營銷：自動化內容推送與個性化營銷：通過生成式AI，BI系統還能夠根據實時數據生成個性化的營銷策略。例如，AI-BI工具可以根據醫生的偏好和歷史數據，生成特定的內容推薦，并自動推送到合適的溝通渠道，以提高營銷的精準度和轉化率。數字化與AI

32、的發展和應用為醫藥企業的全渠道營銷提供了堅實的技術基礎。這些技術應用的結合將推動醫藥行業的數據驅動決策能力進入新的智能化階段。12 L.E.K.咨詢專題報告關于作者關于作者馬卿馬卿馬卿先生是L.E.K.咨詢數字化團隊經理，常駐上海，擁有20年不同行業的數字化與軟件開發經驗，并擁有近10年中國醫療保健行業管理咨詢經驗，為醫療機構、制藥和醫療器械公司提供系統解決方案、實施和運營。馬卿專注于在企業數字化戰略、全渠道運營管理、人工智能及數字化創新等方面為客戶提供支持。阮海波阮海波 阮海波先生是L.E.K.咨詢副董事，常駐上海，負責數字化相關業務。他在生命科學與醫療健康行業有超過18年的工作經驗，為行業

33、客戶提供優質的數字化咨詢、數字化解決方案與數字化運營相關服務，擁有豐富的專業知識與行業實踐項目經驗。海波致力于在卓越商業運營、全渠道運營管理、智能商業實踐以及本土化解決方案等問題上為客戶提供支持。皮婷婷皮婷婷皮婷婷女士是L.E.K.合伙人，常駐上海。她擁有超過20年的管理咨詢經驗，其中15年專注于在一系列關鍵戰略和運營問題上為醫藥和醫療技術領域的跨國公司及中國本土企業提供建議。她擁有廣泛且豐富的項目經驗，致力于在戰略規劃、運營提升等方面為客戶提供支持，并擅長建議客戶企業應用創新技術解決方案并采納新的工作方式。13 L.E.K.咨詢專題報告馮越馮越馮越女士是L.E.K.咨詢數字化團隊助理顧問，專

34、注于生命科學與醫療領域，常駐上海。馮越先后服務于多家國內大型企業及跨國企業，專注于為藥品及醫療器械企業提供全渠道解決方案、數字化轉型規劃、數字化營銷戰略、變革管理、能力提升以及一系列試點實施落地等相關咨詢服務。楊珺楊珺楊珺女士是L.E.K.咨詢數字化團隊顧問，常駐上海，擁有6年以上的生命科學與醫療行業管理咨詢服務經驗。她致力于為國內外領先的藥械企業提供數字化轉型和創新咨詢服務，并通過數字化和AI創新技術幫助企業實現業務賦能和商業創新。她專注于企業數字化戰略制定、全渠道策略設計、數字化洞察和業務創新解決方案設計等，擁有豐富的數字化咨詢項目管理和解決方案交付實施經驗。關于作者關于作者關于L.E.K

35、.咨詢我們是L.E.K.咨詢，一家全球性的戰略咨詢公司，致力于幫助業務領導者把握競爭優勢，獲取持續增長。L.E.K.的深刻洞見能夠幫助客戶重塑業務發展軌跡，發掘機遇，并為其賦能，以把握每一個關鍵時刻。自1983年創立以來，L.E.K.遍布全球的團 隊在跨越美洲、亞太和歐洲的區域內，與來自各個行業的跨國企業、創業企業以及私募股權投資者展開合作，為其提供戰略咨詢服務。如欲了解更多信息，請訪問 。L.E.K.Consulting是L.E.K.Consulting LLC的注冊商標。本文檔中提及的所有其他產品和品牌均為其各自所有者的財產。2024 L.E.K.Consulting14 L.E.K.咨詢

36、專題報告趙增元趙增元趙增元先生是上海零假設信息科技有限公司產研中心負責人，深耕醫療行業多年，致力于為醫藥企業提供從內容生產、管理到營銷全鏈路的數字化解決方案。主導研發智能文獻系統、AI醫學內容創作系統、模塊化內容營銷工具等多種AI智能應用，并在醫藥領域的頭部MNC中得到了廣泛應用，為企業提供了專業的數字化解決方案。潘惜雯潘惜雯潘惜雯女士是上海零假設信息科技有限公司交付中心負責人。專注于醫療健康科技領域，在互聯網+智能醫療大數據技術的應用積累了豐富的項目經驗成功主導包括醫生畫像、醫學證據智能召回工具、醫藥企業內容審核助手以及醫學內容智能推薦模型等多個B端項目的交付，為醫藥企業全渠道營銷提供專業解

37、決方案。金熠金熠金熠女士是上海零假設信息科技有限公司AIGC/LLM解決方案專家，數字化戰略咨詢顧問，耶魯大學公共衛生碩士。在生命科學行業的戰略規劃和市場研究方面擁有豐富的項目實踐經驗，已為十余家頭部跨國藥企提供多場景、定制化的AI大模型解決方案，推動藥企數字化營銷策略的有效落地。關于作者關于作者關于零假設上海零假設信息科技有限公司是一家專注于開發醫學智能化產品的前沿科技公司。通過數據科技技術和醫學專業知識的深度融合，專注于醫學內容智能化生成及應用的產品解決方案，驅動學術推廣全鏈條上的知識傳遞的過程高效專業。零假設致力于創新驅動革新醫藥營銷商業模式，加速創新藥商業化實現。謝云謝云謝云女士是上海零假設信息科技有限公司產品及商業化合伙人，她擁有15年一線市場營銷及數字 化經驗，曾任職于輝瑞、諾華、上藥和黃、復星等頭部藥企。她先后牽頭設計和參與落地超過百余個醫藥數字化營銷項目，參與創立了零假設信息科技，并為紅杉資本、元禾原點、恩然等頂尖投資機構的醫藥行業調研提供支持。15 L.E.K.咨詢