インパクトを予想しブランド戦略を洗練化

Aktana Visionは、ブランド戦略及び実行に関する変化のインパクトに関して先例のない視点を提供します。ライフサイエンス業界向けに特化して構築されたAIを使い、膨大なデータベースの中から複雑なパターンを分析し、結果を出すための最適経路に焦点をあて最適な道筋を示すことで、戦略に沿ったアクションを容易にします

ベネフィット
継続的に改善

売上結果、処方箋データやブランド戦略を展開するPOAサイクルなどのデータを待たずして、パフォーマンスに影響を及ぼす様々な要因を知り、頻繁な微調整が可能に

結果をより迅速に把握

機械学習で、膨大なデータを厳密に調べることができ、望むべき結果に向けたピンポイントな方向性がわかり、シームレスに磨き上げられた戦略の実行が可能に

大規模にパーソナライズ化

医療従事者向けに大規模に真のパーソナイラズ化を行い、全てのタッチポイントを的確で、インパクトあるものに

「人による視座と人工知能に関して適切にバランスをとり、医療従事者とのパーソナライズ化されたエンゲージメントをAktanaは可能にします」

- Karim Kovacevic トップ製薬企業
特長
メッセージ順序最適化

Eメールクリックやイベント参加登録のような医療従事者からのポジティブな反応を引き出すよう、メッセージ順序をダイナミックに生成

機械学習モデル・シミュレーション

モデル・パフォーマンスをシミュレーションし、展開前に予期される結果を可視化し、最大のブランドインパクトに向け戦略とコンテンツを微調整

アジャイル・マーケティング

現在のブランド戦略からスタート、A/Bテストを実施し、どのように戦略を磨き適応させるか学習

次のアクションに繋がるAI

最終的にはどのAIアウトプットを受け入れるかブランドチームが決めた後、Aktana Actionに自動で組み込まれ、AI情報に基づく戦略に沿ってMRは活動が可能に

継続的な機械学習

データソース間でリアルタイムのフィードを収集し、活用状況から学習し、時間とともにモデルの正確性を改善

設定可能なAIモデル

コーディングが不要な、わかりやすくてクリック操作で設定な機械学習モデル

人による視点と自動化のバランス

膨大なデータセットの演算を自動化すると同時に、ユーザは制限を設定することやモデルアウトプットを書き換えることも可能

ベストタイム予測

チャネル間でのやりとりに耳を傾け、いつ医療従事者に関与し、最大のインパクトに向け次回のやりとりまでどのくらい時間を置くべきか予測

ビデオ
ブランド戦略へのAIアシスト・アプローチ
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