今日のMRは、以前に比べより詳細のデータにアクセスできますが、正しく意味を理解するための時間もツールも十分ではありません。Aktanaでは、各ブランド特有の戦略に基づいた機械学習アルゴリズムを使い、MRの代わりに分析作業を行います。早急に優先順位を変更する根拠となる現場での変数を継続的に勘案し、Aktanaは、膨大なデータを分析評価し、最も意味のある推奨及びインサイトを各医師向けに生成し、使い慣れたCRM上にシームレスに提供します
訪問前計画を効率的に
Aktanaは、それぞれのデータソースからひとつのビューにとりまとめて主要インサイトを提供し、MRが容易に各リソースから適切な情報を要約し、担当医師にとって最も価値のある情報を特定できるよう支援をします
すべての製品、すべてのアクション
Aktanaは、MRの全意思決定スコープを勘案し、推奨が常に腹に落ちるよう、競合する優先順位間のトレードオフを分析します。日々の煩雑な問題により訪問計画実行ペースが軌道から外れたら、ターゲット、理想的なペース配分、地理的に近い/遠い、医師の面会可能日時、過去の訪問履歴等々を、理想的な訪問を推奨するAktanaのアルゴリズムに継続的に組み込み、MRが目標達成ペースに戻れるよう支援します
変革期にMRをガイド
新製品ラウンチや戦略変更などプレッシャーのかかるイベント期間に、Aktanaはリアルタイムでの明確な方針をMRに伝えることで、不安要素を減少させます。MRが使用するCRMに直接推奨やインサイトを届けることで、容易に新ブランドのリソースにアクセスでき、新しいターゲットを効果的に統合でき、個々の医師ディテールに向けた適切なメッセージングに触れることができるよう支援します
当事者による積極的な関与と戦略の洗練化を促進
Aktanaは、MRが究極的な意思決定者であると確信しています — 我々のMR向けソリューション利用率が伸びていることがその証拠です。MRに定性的なフィードバックの提供と推奨却下の追跡を促進し、常に、情報に基づいた意思決定ができるよう推奨を具体的アクションや理由などの情報を添えて提供します。提供されたフィードバックをもとに、Aktanaの意思決定支援エンジンは、何が重要で、なにが重要でないとMRが判断したものを学習し、担当地域のニュアンス、医師のチャネル嗜好等々を反映して推奨の微調整を行います
すべてのMRを成績優秀者に
Aktanaを活用することでMRは、データを収集し、分析する多くの時間を削減できるだけでなく、データをどう探し、どこで見つけ、どう解釈すべきかわかっていないMRにも多大な価値を提供します。熟練したチームメンバーの自然な意思決定プロセスをモデリングして、経験が少ないMRでも、スキルを育成し、一貫性と専門知識の構築を支援します