品牌团队可以使用人工智能（AI）和机器学习（ML）来充分利用每个人多通道参与。以下是AI/ML可以帮助您的一些建议和预测：
适当地使用AI/ML建议会对您的MCM努力产生更大的影响。
下图显示了每个单独渠道对您的客户行为的影响（左）。尽管面对面的细节是客户总体上最高的影响渠道，但对于每个医生来说并不是如此。右下角的图显示了F.博士对数字渠道的反应最佳，这些数字渠道对这一特定个人产生了更好的影响。
如果您是品牌经理，我们可以猜测您愿意与客户进行相同的分析，以向组织展示您的MCM策略和策略为他们带来的价值。
这样做，如数据广告的Mike NESS的本系列博客，必须收集有关您的外展活动的指标，作为MCM执行计划的一部分，以衡量成功。
像大多数生命科学制造商一样，今天您可能只捕获代表接触点。其他渠道，例如电子邮件，网站，直接邮件，电话详细信息和其他非个人渠道，根本没有被捕获，或者至少不是在分析所需的粒度水平上学习。
1）自己的- 使用技术执行和捕获所有接触点。确保您的第三方合作伙伴代表您进行宣传，并在客户层面收集并共享详细信息。
2）集中- 创建一个中央存储库，其中每个活动都在客户级别捕获。如果可能的话，设置流程以实时实时更新您的数据。
3）组织以启用编排- 标准化，清洁和细分所有捕获的数据，因此可以通过AI/ML算法和其他分析工具消耗它。
对于制药营销人员来说，这是一个激动人心的时刻。我们未来十年的预测是，将领导该行业的公司是拥有强大的精心策划客户参与策略的公司，这些策略与技术支持的策略（包括AI/ML，Rich Data和强大的领域专业知识）。
如果您对AI/ML着迷并想了解更多信息，我们强烈建议您阅读我们的同事Hans Hansen在此链接中撰写的博客：利用AI/ML在加拿大取得商业成功（第1部分）
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