処方行動の異常な変化やコールノートからの洞察に基づいて、優先度の高い医師をプロアクティブに特定します。
医師のチャネルの好みや面会可能性をリアルタイムで予測し、チャネルキャパシティの制約に基づいて全体調整を行います。
顧客のマインドを継続的に収集し、チャネル間での理想的なメッセージシーケンスを予測します。
医師を最大限に巻き込み、担当者の効率を上げるために、メッセージを伝える最適な時間を探し出します。
自然言語処理とオムニチャネルのエンゲージメントデータを活用して、個々の医師が最も関心を持ちそうなコンテンツをピンポイントで提供します。
自然言語処理を使用して、過去のディスカッショントピックなどの分析に基づいて、特定の医師に対するフォローアップの機会を特定します。
チャネル間のインタラクションをモニターして、医師が最も反応しやすいタイミングを予測します。
担当営業のいる場所から医師がどのくらい離れているかを予測することで、効率化とリソースの最大化を図ることができます。
販売量、ペース、シェアの変化をインテリジェントにモニターし、新しい機会を積極的に捉えたり、市場シェアを守ることができます。
医師のチャネルの好みや利用可能性を動的に予測するとともに、チャネルキャパシティの制約に基づいてトレードオフを行い、最適なタッチポイントミックスを実現します。
迅速な展開が可能なように設計されたAIモジュールにより、スケーラビリティやスピードを犠牲にすることなく、ブランド戦略の微妙な調整を図ることができます。
必要なものを必要なときに選び、製品のライフサイクルを通じて戦略的な優先事項に合わせて進化できるアジャイルなAIソリューションを構築することができます。
社内のチームやパートナーのプラットフォームにある分析モデルや機械学習モデルを、Aktanaのすぐに使えるソリューションとシームレスに統合することができます。
に最適化することで、短期的な顧客体験を向上させるとともに、コマーシャルチームが長期的な医師エンゲージメントの傾向を学習するのに役立ちます。
