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博客
四大策略优化品牌性能
整体方法改善患者获取和保留
2021年4月01日
提高品牌性能的压力不是表现不良品牌所独有的获取并保留更多病人的挑战 更新所有品牌 与新预算周期品牌团队难于决定哪个性能控制杆能带来最大投资回报值(ROI),这是可以理解的, 特别是考虑到选项之间的交互作用可用策略相互关联,一个领域的改善可能对其他领域产生(正或负)影响
利用深学引导投资
幸运的是,IQVIA开发出独特深入学习框架(等待专利使用)指导品牌团队选择四大功能性能支柱
- 扩展可治疗病人池
- 增加开例数提高开例生产率
- 减少药店泄漏
- 增加患者寿命值
IQVIA方法使用嵌入智能基于机器学习算法,揭示品牌潜力,识别现有性能漏洞并量化各种策略的ROI取自3亿匿名病人综合数据
更多细节请下载事实表.
确定品牌真实潜力
使用医学排序算法,可以量化有多少“机会病人”-那些不在牌子上但与当前牌子上病人分享相似临床剖面-可捕捉隐含式
- 理解临床处理路径,检查事件导致对使用品牌的一组病人进行处理
- 量化研究期间有类似临床路径但非使用品牌的机会病人数(疗养病人和转机病人数)
识别性能差距
量化机会病人数后,品牌团队下一步必须理解这些病人为什么不在牌上团队应探索功能性能支柱1-3对性能的影响方法包括窃取综合病人数据库并比较消息发布、推广、支付者访问、KOLs和IDN对当前品牌用户和机会病人相关影响
显示驱动加入者(第四界碑) ML算法可以比较收治者特征和非接治者特征,帮助开发策略提高守法性
量化投资选项
练习将识别多领域可改进, 但仍未解答应使用策略问题选择中需要再次转向ML模型成本方程仍将是一个估计值,但算法将量化将机会对象转换为有各种潜在策略的品牌用户的概率
结论
关于如何最佳分配有限资源并改进品牌性能的决定现在可以证据为基础需要广泛的病人级数据资源、结构化ML框架和IQVIA分析法
优化品牌性能
品牌团队每年面临相同的问题:我们如何提高品牌性能?IQVIA的Brand优化程序将主题知识与AI平台上的大量数据综合起来,可以发现品牌的真正潜力-并驱动品牌性能