شنبه 14 مهر 1403
spot_imgspot_img
Tehran
clear sky
16 ° C
16 °
13.8 °
59 %
2.1kmh
0 %
شنبه
24 °
یکشنبه
23 °
دوشنبه
24 °
سه‌شنبه
26 °
چهارشنبه
26 °
صفحه اصلیمطالب تالیفیهوش مصنوعی در بازاریابی دارو و محصولات سلامت‌محور

هوش مصنوعی در بازاریابی دارو و محصولات سلامت‌محور

بخش اول/

دکتر سیامک صدقی: امروزه هوش مصنوعی، چشم‌انداز جهان را در آغاز عصر خود تغییر داده است و حدود ۷۰ سال پس از آلن تورینگ (پدر هوش مصنوعی) ما اکنون در جهانی هستیم که رایانه‌ها و ربات‌ها قادر به مکالمه با انسان‌ها هستند و در عین حال این پیشرفت‌ها باعث می‌شود که به‌سمت دنیایی پیچیده‌تر با نقشی پررنگ از هوش مصنوعی حرکت کنیم.

هوش مصنوعی (AI) در حقیقت معنایی از توانایی ماشینی برای انجام عملکردهای شناختی مرتبط با ذهن انسان است.

از دیدگاه بازاریابی، هوش مصنوعی بینشی بهتر در مورد رفتار مشتریان برای ما فراهم می‌کند، که به شرکت‌های دارویی امکان می‌دهد مخاطبان خود را بیش‌تر درک کرده، و کمپین‌هایی هدفمند ایجاد کنند.

حالا که موقعیت را تعیین کرده‌ایم، به چند راه‌کار عملی که هوش مصنوعی می‌تواند به بازاریابی فعال در بخش‌های دارویی و علوم زیستی کمک کند، نگاهی بیندازیم:

1.گزارش‌دهی

 Google Analytics

یکی از راه‌هایی که GA4 (نسخه جدید Google Analytics) از هوش مصنوعی استفاده می‌کند، ایجاد مخاطبان پیش‌بینی شده است، که الگوریتم‌های هوش مصنوعی کاربران را بر اساس احتمال نمایش رفتارهای خاص تقسیم‌بندی می‌کنند.

این مخاطبان با استفاده از معیارهای پیش‌بینی‌ ساخته شده‌اند که الگوهای رفتاری کاربران را برای پیش‌بینی اقدامات آینده تجزیه‌ و تحلیل کرده‌اند. این به معنای این است که بازاریابان دارویی می‌توانند استراتژی‌های خود را به‌طور موثر‌تر با بخش‌های مخاطبان هدف صحیح سازگار کنند.

همچنین می‌توان مخاطبان پیش‌بینی‌شده را به سرویس تبلیغات گوگل Google Ads (که کاربرد آن در ایران متداول نیست) متصل نمود (به‌منظور شناسایی و هدف‌گیری کاربرانی که بالاترین احتمال خرید را دارند).

پنل Google Analytics Insights به‌طور خودکار فرصت‌ها را از داده‌های شما شناسایی کرده و همین‌طور تغییرات غیرمعمول یا قابل توجه در داده‌ها را مشخص و فوراً آگاهی‌رسانی می‌کند. بنابراین آگاهی از دیدگاه‌های مشتریان منجر به درک بهتر رفتار مشتری و اتخاذ تصمیمات آگاهانه‌تر می‌شود.

2.بهبود شخصی‌سازی

 (Personalization)

مدل پیش‌بینی شخصی‌سازی می‌تواند رفتار مشتریان را بر اساس الگوها و تعاملات گذشته پیش‌بینی کند. این مدل از داده‌های قبلی (history) مانند کلیک‌ها، باز کردن (برنامه‌ها، لینک‌ها و…) استفاده می‌کند. هوش مصنوعی داده‌های مشتری را تجزیه ‌و تحلیل می‌کند تا مخاطبان را به‌درستی و به‌طور موثر‌تر تقسیم‌بندی کند تا اطمینان حاصل نمائید که محتوای جذاب و مرتبط دریافت می‌کنند.

شخصی‌سازی در بازاریابی دیجیتال در طول ۱۰ سال گذشته تقریباً استفاده شده است، اما هم‌اکنون هوش مصنوعی فرآیند یادگیری درباره ترجیحات کاربر را به‌مراتب آسان‌تر و سریع‌تر کرده و این اثری قابل توجه بر سفر مشتری. (Customer Journey) و بهبود تجربه کاربر دارد

3.تجزیه‌ و تحلیل داده‌ها

تجزیه ‌و تحلیل داده‌ها معمولاً از مراحل زیر پیروی می‌کند. الف) ابتدا با جمع‌آوری داده‌ها شروع می‌شود؛ تصمیم‌گیری در مورد آنچه که می‌خواهید یاد بگیرید و جمع‌آوری داده‌ها از منابع قابل اعتماد.

ب) سپس به تمیزکاری داده‌ها می‌پردازد تا اطمینان حاصل شود که داده‌ها دقیق و مفید باشند.

ج) این مرحله به تجزیه‌وتحلیل داده‌ها منتهی می‌شود که در آن می‌توانید به دنبال روندها و الگوها در داده‌های تمیز بگردید.

د) در نهایت، تفسیر داده‌ها، زمانی که روندها و الگوها در دسترس هستند، به‌معنای این است که می‌توانید تصمیم‌گیری‌های آگاهانه در مورد رویکرد بازاریابی انجام دهید.

هوش مصنوعی جهت پردازش حجمی زیاد از داده‌ها و برای شناسایی الگوها و استفاده از آن‌ها از پیش‌بینی‌های آینده استفاده می‌کند. هوش مصنوعی بر اساس اطلاعاتی که با آن تغذیه می‌شود، یاد می‌گیرد و هر چه بیش‌تر اطلاعات به آن داده شود، بهتر عمل می‌کند.

هوش مصنوعی برای حجمی زیاد از داده‌ها مناسب‌تر است زیرا نتایجی دقیق‌تر را ارائه خواهد داد.

پردازش زبان طبیعی (NLP) به کامپیوترها توانایی تفسیر و تولید زبان انسانی را می‌دهد. الگوریتم متن را برای تفسیر و تجزیه‌وتحلیل پاسخ‌های صحیح و منظم می‌خواند سپس محتوای جدید را به همان شیوه انسان‌ها تولید کند.

4.پیش‌بینی روندهای آتی

“الگوریتم‌های هوش مصنوعی می‌توانند روند‌های آینده را پیش‌بینی کنند، به این معنا که شرکت‌های دارویی می‌توانند از این اطلاعات برای بهینه‌سازی لانچ محصولات و پیش‌بینی تقاضای بازار استفاده کنند.

همچنین دارویی‌ها می‌توانند بر پلتفرم‌های رسانه‌های اجتماعی نظارت کنند تا محصولات دارویی و موضوعات سلامت‌محور که مخاطبان را علاقه‌مند کرده رصد نمایند، با انجام این کار، شرکت‌ها می‌توانند علاقه‌مندی‌ها و نیز مشکلات را شناسایی کرده و شانس برقراری گفت‌وگوی دوطرفه افزایش می‌یابد.

  • بخش دوم مطلب/

در این بخش به سه راهکار حائز اهمیت دیگر می‌پردازیم:

  1. خلق ایده‌های تولید محتوا

الگوریتم‌های هوش مصنوعی برای تولید محتوا فوق‌العاده‌اند! می‌توانند ایده‌ پیشنهاد دهند، متن را برایتان بنویسند، تصاویر و طرح‌های گرافیکی خوب ایجاد کنند، روند‌ها، کلیدواژه‌ها و هشتگ‌ها را پیشنهاد دهند و حتی زمان انتشار آن محتوا را برنامه‌ریزی کنند! در بازاریابی دارویی، خلق مداوم ایده‌های جدید و جذاب ممکن است دشوار باشد، اما ابزارهای هوش مصنوعی نظیر ChatGPT می‌توانند ایده‌هایی را ویژه شرکت شما ایجاد کنند که می‌توانید بر اساس آن‌ها محتوای اختصاصی خودتان را تولید کنید.

هرچه دقیق‌تر و اختصاصی‌تر، بهتر…، ابزارهای هوش مصنوعی می‌توانند ساختار مقالات، عناوین، نکات مهم و هر بخشی از تولید محتوا را که سد راه‌تان شده است، ارائه دهند. بعد می‌توانید آن‌ها را تا زمانی که راضی هستید تنظیم کنید تا مطمئن شوید که با شرکت‌تان سازگار و با موضوع شما همخوانی دارد.

در نهایت، توصیه می‌کنیم که در حوزه محصولات سلامت‌محور، به‌ویژه دارو، دپارتمان‌های بازاریابی از ChatGPT برای ایجاد محتوا (یعنی آنچه که اصلاً ChatGPT برای آن منظور ایجاد شده است) استفاده نکنند! چراکه به نظر می‌رسد هنوز درکی کامل از نحوه کار صنعت و مقررات حاکم بر آن ندارد، اما می‌توان در مرحله تحقیقی جهت تولید یک محتوا، همچنان از آن بهره برد.

  1. گوش دادن اجتماعی مبتنی بر هوش مصنوعی

وقتی محتوایی را در رسانه‌های اجتماعی ایجاد می‌کنید، مهم و موثر است که به آنچه مخاطبان‌تان ترجیح می‌دهند، توجه کنید تا مطمئن شوید که محتوای شما جذاب و گیراست. این موضوع نیازمند تحت نظر داشتن گفت‌وگوها و روندها در رسانه‌های اجتماعی است تا ببینید آن محتوا چگونه مخاطبان شما را به سوی خود می‌کشد. ابزارهای هوش مصنوعی می‌توانند بینشی درباره تمایلات مخاطبان بدهند که به شما امکان می‌دهد محتوایی تولید کنید که مطمئنید مخاطبان‌تان برای آن ارزش قائلند و جذبش می‌شوند. همچنین می‌تواند موضوعات، کلیدواژه‌ها و هشتگ‌های ذکر شده در گفت‌وگوهای شکل گرفته در رسانه‌های اجتماعی را تشخیص داده و دسته‌بندی کند.

ابزارهای مونیتورینگ رسانه‌های اجتماعی مبتنی بر هوش مصنوعی همچنین می‌توانند بلافاصله، بحران‌های احتمالی روابط‌عمومی (آنچه که به PR crisis معروف است) یا افزایش ناگهانی احساسات منفی را تشخیص دهند. با هشدار دادن به بازاریابان دارویی در مورد این مسائل، هوش مصنوعی امکان مدیریت بحران و استراتژی‌های کنترل آسیب (به اعتبار) را به‌صورت پیشگیرانه و قبل آنکه رخ دهند، فراهم می‌کند.

  1. خلق محتوای تصویری

استفاده از هوش مصنوعی برای خلق تصاویر به شما امتیاز و برتری می‌دهد، چراکه این تصاویر جدیدند و قبلاً دیده نشده‌اند؛ با کیفیت بالا هستند و در گالری‌ سایت‌های تصاویر آماده، موجود نیستند، از این زاویه پست‌های شما خاص و در میان مخاطبان برجسته خواهند شد. ابزارهایی مانند Midjourney می‌توانند به شما در ایجاد تصاویر منحصربه‌فرد کمک کنند. برخی از این ابزارها می‌توانند امکانات حذف پس‌زمینه، قالب‌های پیش‌طراحی‌شده، تولیدکننده متن و بهبود تصویر را ارائه دهند.

در خصوص بهره‌برداری از هوش مصنوعی در زمینه تصویرسازی، خروجی‌ها عمدتاً اثرگذار هستند، اما همچنان برای استفاده در بخش‌های تخصصی دارویی ممکن است مناسب نباشند. البته، هوش مصنوعی می‌تواند برای تجسم داده (Data Visualization) مورد استفاده قرار گیرد و نیز می‌توانیم تصاویر موجود را با استفاده از هوش مصنوعی و با کاهش نویز، بهبود وضوح و افزایش کنتراست بهبود دهیم، اما هنوز در زمینه‌های مدیکال چالش‌برانگیز است که هوش مصنوعی تصویری قابل انتشار برای یک برند ارائه دهد که تائیدیه‌های لازم بر اساس مقررات این حوزه را نیز بتواند کسب کند.

/انتهای پیام/

مقالات مرتبط

یک دیدگاه ارسال کنید

لطفا دیدگاه خود را وارد کنید
نام خود را وارد کنید

محبوب ترین

نظرات اخیر