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最大程度MCM效果:第四编
212019
利用人工智能机器学习优化MCM效果
Brand团队可使用人工智能和机器学习多通道接战.以下是几条建议和预测 AI/ML可以帮助你
- 客户首选通信渠道(例如电子邮件、文本、面对面手册、讲解)
- 最佳消息传递
- 最佳声调( 频率为每个通道)
- 时间线(日/月时间)
- 最合适的消息语调基于剖析
适当使用AI/ML建议可对您的MC工作产生更大影响
下图显示单个信道对客户行为的影响面部细节对客户来说最高冲击通道,右下图显示F博士最能响应数字通道 给个人带来更好效果
如果你是品牌管理者, 此刻我们可以猜想 你愿意对客户做同样的分析 向组织展示你MC策略和策略带给他们的价值
实现这一点,正如讨论前一连串博客由 Mike Ness ofData收集推广活动指标作为MC执行计划的一部分以衡量成功度量
和大多数生命科学制造者一样 今天你可能只捕捉Rep触点邮件、网站、直接邮件、电话详解等渠道和其他非个人通道完全不抓取或至少不抓取粒度分析所需,更不用说执行AI/ML研究所需的粒度
收集整理AI/ML数据应做哪些工作
1级Own公司使用技术执行并捕捉所有触点保证第三方伙伴代表客户收集并分享详细信息
2级集中化创建中心存储器,供客户一级捕捉每一项活动建立进程频繁更新数据,如有可能实时更新
3组织启动管弦标准化、干净分块所有捕获数据,因此它准备用AI/ML算法和其他分析工具消化
下题
对药商来说这是一个令人振奋的时刻未来十年的预测是 企业引导行业 那些拥有强力协调客户接触策略 并包技术支持策略 包括AI/ML 丰富数据 强域知识
如果你对AI/ML感兴趣并想学习更多内容, 我们强烈推荐你阅读由同事汉森撰写的博客,利用 AI/ML驱动加拿大商业成功