PharmaForceIQ sugiere una estrategia de marketing para que las empresas farmacéuticas se adapten a la era de la búsqueda médica AI
Adopción de la búsqueda por profesionales de la salud (AI) (HCPs) y cambios en el entorno de marketing
Con 81% de los médicos de EE. UU. que utilizan herramientas de inteligencia artificial (AI) para la práctica clínica y la adquisición de información, el entorno del marketing farmacéutico está evolucionando rápidamente. Anteriormente, los profesionales de la salud (HCPs) buscaban directamente artículos académicos o guías, pero ahora confían cada vez más en la información resumida por asistentes basados en modelos de lenguaje extensos (AI) (LLMs). Como resultado, las empresas farmacéuticas deben considerar nuevos enfoques para asegurar que sus productos sean citados correctamente en los algoritmos (AI), yendo más allá de la simple exposición de información. A medida que AI gana control sobre las etapas iniciales de los procesos de toma de decisiones de los médicos, la influencia de la publicidad de búsqueda tradicional está disminuyendo rápidamente.
Cambio de paradigma de la cuota de voz (SOV) a la cuota de respuesta (SOA)
En este panorama en constante evolución, la métrica de marketing clave está pasando de la tradicional cuota de voz (SOV) a la cuota de respuesta (SOA). La cuota de respuesta (SOA) se refiere a la proporción de veces que se menciona o cita la marca de una empresa cuando AI genera respuestas sobre enfermedades o tratamientos específicos. El simple hecho de aumentar las impresiones de anuncios mediante la asignación de presupuesto ya no es suficiente; si una marca se omite de las respuestas de AI, corre el riesgo de quedar completamente excluida de los entornos clínicos. En última instancia, el éxito o el fracaso del marketing farmacéutico depende de qué tan natural y con qué precisión la presencia de la marca de una empresa se integre en el flujo de las respuestas generadas por AI.
Optimización de motores generativos (GEO) y estructuración de datos clínicos fiables
Por lo tanto, las empresas farmacéuticas deben adoptar estrategias de optimización de motores generativos (GEO) para optimizar los datos de manera que sean fáciles de aprender y citar por los modelos de lenguaje extensos (LLMs). Los modelos (AI) priorizan la información con relaciones clínicas consistentes y alta credibilidad académica, como los datos de Información de Prescripción reconocida (PI). Para lograr esto, las empresas farmacéuticas deben convertir sus datos de seguridad y eficacia de productos a formatos legibles por máquina que AI pueda reconocer fácilmente. Sin refinar preventivamente los datos fiables, las respuestas de AI pueden generar alucinaciones o correr el riesgo de ser superadas por la competencia.
Importancia estratégica de la ingeniería de datos para la eficiencia del presupuesto de marketing
En última instancia, para maximizar la eficiencia de los presupuestos (AI) en el mercado global de marketing farmacéutico, el cual se proyecta que alcanzará aproximadamente $33.8 mil millones para 2026, primero se debe establecer la infraestructura de datos. PharmaForceIQ, liderada por el Director de Operaciones Stephen Onikoro, enfatiza el uso de datos de afinidad para analizar los patrones de comportamiento de los profesionales de la salud en lugar del gasto publicitario indiscriminado. En lugar de centrar los presupuestos únicamente en la tecnología (AI), construir un centro de contenido confiable y capacidades de ingeniería de datos será la clave para el crecimiento a largo plazo.
Se espera que la adopción generalizada de la tecnología AI ponga fin a los modelos tradicionales de agencias de publicidad y fortalezca significativamente la posición de las empresas de ingeniería de datos basadas en tecnología en el mercado global de marketing farmacéutico, el cual se estima que alcanzará aproximadamente los $33.8 mil millones para 2026. A corto plazo, con el 81% de los profesionales de la salud de EE. UU. utilizando herramientas AI para la toma de decisiones clínicas, las compañías farmacéuticas están reasignando rápidamente los presupuestos de marketing digital hacia estructuras de datos compatibles con LLM y la producción de datos académicos legibles por máquina. A mediano y largo plazo, las compañías farmacéuticas que carezcan de datos precisos basados en la Información de Prescripción (PI) y datos compatibles con HCP quedarán marginadas en la competencia por la Cuota de Respuesta (SOA), lo que provocará una disminución de su cuota de mercado. Como resultado, se espera que el valor empresarial de las compañías de soluciones de marketing de AI como PharmaForceIQ, que aseguró una inversión significativa de la firma de capital privado Eir Partners en 2024, aumente, convirtiéndose la integridad de los activos de datos académicos legibles por máquina en un indicador clave de desempeño para la recaudación de fondos y la valoración de empresas, en lugar de las tasas de gasto indiscriminado de AI de las compañías farmacéuticas.
Fuente: BioPharma Dive (rss)