在人工智能技術(shù)快速迭代和商業(yè)化應(yīng)用的驅(qū)動(dòng)下，全球藥企對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的戰(zhàn)略級(jí)需求呈現(xiàn)指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。如何在強(qiáng)化數(shù)字化基礎(chǔ)建設(shè)的同時(shí)，構(gòu)建成本管控體系，以數(shù)字技術(shù)解決方案實(shí)現(xiàn)服務(wù)能效的階躍式提升，正在成為行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵。在此背景下，億達(dá)科創(chuàng)自主研發(fā)的“基于增量式算法的AI精準(zhǔn)營(yíng)銷模型”幫助藥企實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)或近實(shí)時(shí)的精準(zhǔn)營(yíng)銷決策。

“基于增量式算法的AI精準(zhǔn)營(yíng)銷模型”將數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、用戶行為建模、個(gè)性化推薦引擎、深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)等技術(shù)與AI技術(shù)相結(jié)合，通過(guò)持續(xù)、動(dòng)態(tài)地吸收新數(shù)據(jù)（如用戶行為、交易記錄、市場(chǎng)反饋等），挖掘出有價(jià)值的信息，為藥企營(yíng)銷提供數(shù)據(jù)支持。醫(yī)生端，通過(guò)建立醫(yī)生畫像，精準(zhǔn)圈定用戶群體，通過(guò)對(duì)創(chuàng)建會(huì)議、邀請(qǐng)會(huì)議、分發(fā)會(huì)議、會(huì)議執(zhí)行跟蹤及會(huì)后分析等端到端全流程會(huì)議管理，實(shí)現(xiàn)主動(dòng)觸達(dá)，提升ROI轉(zhuǎn)化；用戶端，結(jié)合醫(yī)生畫像，對(duì)發(fā)出去的會(huì)議邀請(qǐng)實(shí)現(xiàn)千人千面，同時(shí)對(duì)于醫(yī)生的畫像產(chǎn)生觸達(dá)反饋，進(jìn)而提升營(yíng)銷質(zhì)量。

其中，“增量式算法”作為逐步更新、動(dòng)態(tài)調(diào)整的計(jì)算方法，旨在僅利用新增數(shù)據(jù)或局部變化來(lái)優(yōu)化模型或計(jì)算結(jié)果，適用于數(shù)據(jù)持續(xù)增長(zhǎng)或動(dòng)態(tài)變化的場(chǎng)景，能夠顯著降低計(jì)算成本并提升實(shí)時(shí)性。相比于傳統(tǒng)批量算法，增量式算法計(jì)算成本更低、實(shí)時(shí)性更強(qiáng)，更適用于流式數(shù)據(jù)和動(dòng)態(tài)環(huán)境。

眼下，隨著越來(lái)越多的AI大模型取得突破性進(jìn)展，人工智能技術(shù)正在重構(gòu)醫(yī)藥行業(yè)生態(tài)，億達(dá)科創(chuàng)“基于增量式算法的AI精準(zhǔn)營(yíng)銷模型”一方面利用算法自動(dòng)識(shí)別用戶行為模式，精準(zhǔn)定位潛在用戶并實(shí)施精確營(yíng)銷，顯著降低運(yùn)營(yíng)成本并提高投資回報(bào)率，另一方面，通過(guò)深度挖掘用戶行為特征、興趣偏好及歷史消費(fèi)數(shù)據(jù)，在強(qiáng)化品牌用戶粘性的過(guò)程中持續(xù)優(yōu)化消費(fèi)體驗(yàn)，實(shí)現(xiàn)用戶轉(zhuǎn)化率的階梯式增長(zhǎng)。

從精準(zhǔn)營(yíng)銷到優(yōu)化體驗(yàn)，從智慧服務(wù)到?jīng)Q策支持，億達(dá)科創(chuàng)持續(xù)升級(jí)以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的智慧營(yíng)銷解決方案，致力于攜手藥企構(gòu)建“精準(zhǔn)洞察-及時(shí)響應(yīng)-價(jià)值延伸”的全渠道營(yíng)銷生態(tài)，為行業(yè)發(fā)展注入新的活力與智慧。

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