当遇到每个能与您目标医生建立品牌亲和度的机会时,如何良好地协调是成功的关键所在。随着信息交流和渠道数的增加,如何能够从一个互动到下一个互动保持无缝连贯性就变得至关重要。Aktana帮助生命科学行业的营销团队提供真正的价值,为他们提供可视化和可控制化,以便每个渠道(包括代表),能够执行特定的策略。目的是为了促进医患关系。

首先从策略开始

Aktana从您独特的品牌开始,制定基础策略、动态的市场反馈和优先级顺序。初期的策略设定之后,机器学习技术能够将偶发的,可能性很低的现象进行筛除。

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解决每个品牌的细微差别

即便是最基础的使用案例,例如拜访的执行,也会因品牌而异,因此引擎的配置和建议的微调是至关重要的。使用参数的算法和数据源的规则,判断哪些市场数据点是最适合的,在什么时机下采取的行动是最重要的,以此帮助各个品牌更好地执行下一个步骤,更好地服务于医生。

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更容易调整策略

是否必须要对策略做调整?无论是遵循Aktana学习平台的销售建议,还是自行展开A/B测试,Aktana的透明化设计都能使您从复杂的操作中解脱。使用自然的语言来改变规则,然后在CRM中显示预览,最后将其部署到平台上。

实现真正的多渠道协作

Aktana给予市场营销团队设计综合的多渠道营销(MCM)策略,并能结合代表的执行情况进行双向触发。您在担心代表的参与情况?通过在CRM中预先整合数据,跟踪互动,以及发送市场部邮件/微信,Aktana的决策支持引擎避免了代表与MCM整合时常见的麻烦。

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> 淘汰与策略背道而驰的无用的建议

Aktana打破了品牌策略,自动化营销,以及其他非人为决策等渠道之间的壁垒,使所有针对销售代表的建议经过整合,权衡,选择,最终为一套唯一最优的建议。

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> 确保战略的接触点万无一失

有了Aktana,可以轻松地使代表个人,与总部的渠道保持信息传递的一致性。举例来说,当我们推荐了一条重要的合规邮件给代表,代表如果拒绝了这条建议,那么这条建议会从过代表的工作流程中删除,而该邮件将会通过其他渠道执行发送。

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验证机器学习效果

Aktana的学习引擎把行动和结果做连接,以持续评估每个策略下针对不同级别分类的医生的影响力。除了收集代表的反馈之外,我们会着重对市场反应进行深度分析,驱动个性化分类,对细微分、频率设定、渠道的整合、信息顺序等进行微调整。除了标准的报告外,Aktana会把学习的内容输出为可执行的建议,丰富市场部在变更时做评估。