ターゲット医師に対して、ブランド親和性を高めるタッチポイントをどううまく連携するかが鍵となります。コミュニケーション・チャネル数が増え続けるにつれ、次のやり取りへのシームレスな継続性を維持しなければいけないという視点はそれほど重要でなくなってきました。Aktanaは、ライフサイエンス企業のマーケティングチームが、顧客視点の戦略を、MRも含めすべてのチャネル間で実行できるという可視化やコントロールを備え、真の価値を提供できるよう支援します。その結果、医師を 患者を救う真の顧客対応シナリオが実現するのです
まずは戦略から
Aktanaでは、まず特定ブランドから、基本戦略、ダイナミックな市場反応、及び優先順位を体系化します。初期戦略が設定されたのち、機械学習機能が率先して偶発的な事象の可能性のある重要ではないものを取り除いていきます
各ブランド・ニュアンスへの取り組み
訪問実行のような最も一般的なケースであってもブランド毎で異なり、推奨エンジンの定義設定や微調整は不可欠です。パラメータ化されたアルゴリズムやデータ起点のルールを使い、マーケティングはどのデータポイントが最も適切で、どのタイミングでアクションをトリガーするのが重要か、各ブランド、市場、及び医師に対する重要な次ステップにどう影響させるかを指示することができます
修正を容易に
戦略の微調整が必要ですか？連携するAktana学習プラットフォームからのマーケティング推奨に従うにしても、独自のA/Bテストを開始するにしても、Aktanaの透明性の高いデザインにより、複雑なテクノロジーが使いやすくなります。自然言語を使ってルール変更を行い、CRM上にどう表示されるかプレビューし、フィールドに展開できます
真のマルチチャネル連携を実現
マーケティングチームが、統合マルチチャネル・マーケティング（MCM）戦略をデザインし、双方向のトリガーを使い実行を調整連携することを強力にAktanaは支援します。MRの参画意識が心配ですか？CRM内の事前統合されたデータ、活動実績、事前承認済みEメールにより、Aktana意思決定支援エンジンは、MCMに対するMRの関与を妨げる障害を取り除きます
相反する不要なメッセージを淘汰
Aktanaは、ブランド戦略で作られた推奨、マーケティング・オートメーション及び他の非人的トリガーをひとつに統合し、縦割りの障壁をなくし、MRのワークフローから競合する推奨を淘汰します
戦略的タッチポイントを確実に
Aktanaがあれば、MR主導、本社主導双方で一貫したメッセージング管理が容易になります。例えば、承認メールを送付するという重要な推奨を、あるMRが却下した場合、そのMRのワークフローからその推奨を削除して、別のチャネルにメール送信実施の依頼をすることが可能になります
効果の学習検証
意思決定支援エンジンと連携するAktanaの学習エンジンは、実際のアクションと結果をリンクさせ、各医師セグメント間での戦略インパクトを継続的に評価します。フィードバックを収集するだけでなく、市場の反応を注意深く分析し、パーソナライゼーションを推進し、セグメント、ペース配分、チャネル統合、メッセージ順序等々微調整します。標準レポートの他、学習したアウトプットをマーケティングが提案された変更を評価するのに必要な情報とともに、次のアクションにつながる推奨として提供します