药企增长乏力焦虑，不如提前布局患者私域

药企开展患者私域运营的必要性

在当前医疗行业竞争日益加剧的背景下，药企开展患者私域运营已成为建立和维持竞争优势的关键策略。通过患者私域运营，药企能够直接与患者建立稳定且持久的关系，这种直接的联系使企业能够更精准地收集关于患者的数据和反馈。这些数据不仅有助于药企更好地了解患者的需求和偏好，还能使企业根据这些信息优化产品和服务，从而提升患者满意度和忠诚度

。更重要的是，通过私域运营，药企可以将患者资源牢牢掌握在自己手中，减少对外部平台或机构的依赖。这种独立的患者资源库不仅为药企提供了一个稳定的市场基础，还增强了企业在面对市场波动和竞争时的抗风险能力。拥有自己的患者资源，药企可以更自由地进行市场策略调整和创新尝试，从而在激烈的市场竞争中保持领先地位。

患者私域运营如何科学的设计运营指标？

但是传统的患者私域运营管理模式往往存在"无法量效"的痛点,即无法考核投入与产出的量效比，导致项目预算难以争取,陷入恶性循环。究其原因,主要在于缺乏科学的目标设定、匹配的福利政策和有力的运营手段。因此,要打造成功的患者管理项目,必须遵循"定目标、配福利、强运营"三大原则。

首先,在项目开展前要明确目标和考核机制。一个常见的误区是将目标定位在新患者数量上。新患者意味着全新的开发过程,从识别、定位到转化,环节众多、不确定性高,往往难以直接对应到最终的业绩提升。

相比之下,更为可行的目标是基于老患者的现有的平均用药周期,制定阶段性的延长目标。以某款药物为例,如果患者当前的平均用药周期为3个月,理想周期为10个月,则可将目标分为3个阶段:3个月延长至5个月、5个月延长至7个月、7个月延长至10个月。在设定目标时还要注意尽量避免与销售指标直接挂钩,以免引起部门间的利益冲突。

让患者“买得起、买得到”

其次,要匹配相应的福利政策,降低患者用药的阻力。在现实中,患者延长用药周期往往面临"买不起、买不到"两大障碍。

买不起的问题需要从经济角度入手,通过补贴、赠药、保险等方式为患者提供实惠,减轻用药负担;

买不到的问题则需要从渠道角度着手,借助互联网医疗平台、处方外流等新兴模式,优化药品可及性。同时,还要关注患者的心理阻力,通过精准的教育和关怀,提升患者对疾病和药物的认知,增强治疗信心。

强化运营是患者私域运营的关键

最后是加强运营,围绕患者行为的关键影响因素,设计个性化的管理方案。根据福格行为模型,要让一个行为发生,必须同时具备三个要素:足够的动机、必要的能力和有效的触发器。因此,运营策略要在"补动力、降阻力、优触发"三个维度同时发力。

补动力就是要激发患者的内在诉求,比如对更高生活品质的向往、对疾病恶化的担忧等,借此强化治疗依从性;降阻力即通过各种福利政策和便捷服务,降低患者行动的难度;优触发则是要把握时间窗口,利用情景、情绪、前奏行为等契机,适时推送信息,引导患者采取行动。

在具体的患者私域运营手段上,可以遵循"让患者看到、听到、用到"三个路径。"看到"主要是利用微信等主流媒体平台,通过图文、视频等形式,向患者传递疾病知识、药物信息、生活指导等有价值的内容;"听到"主要是通过呼出电话,利用精准的话术设计,与患者建立情感连接,及时解决患者的疑虑;"用到"则是要为患者提供实实在在的工具和服务,如线上药房、就诊地图、专家绿通等,最大程度降低患者就医用药的阻力。

以上三大原则为传统患者管理实践提供了系统性的指导,但在具体落地的过程中,仍面临诸多挑战,如患者信息的获取、多渠道协同的打通、个性化方案的设计等。这些都对医药企业的数字化能力提出了更高的要求。

人工智能为药企开展患者私域运营提供降本增效

随着人工智能技术的快速发展和广泛应用,为患者管理注入了新的活力。人工智能可以在多个环节发挥重要作用,助力患者管理实现智能化、精细化、全流程闭环的升级。首先是患者识别和筛选。

利用机器学习算法,可以从海量的社交媒体、搜索引擎、问答平台等公开数据中,捕捉疾病相关的语义信息,构建患者画像,实现患者的初筛。同时,基于患者全生命周期的行为数据分析,可以实现患者分层,区分出高价值患者和高风险患者,为后续的精准营销奠定基础。

其次是治疗方案的优化。通过对患者电子病历、生化检查、影像学检查等结构化、非结构化数据的深度学习,AI可以快速理解患者病情,并结合循证医学知识库,为临床医生提供个性化的诊疗方案推荐,提高治疗效果,减少并发症的发生。

再次是用药依从性的管理。基于自然语言处理技术,AI可以分析患者在门诊、随访、网络互动中的语言文本,实时评估患者情绪状态和依从性风险,并通过智能提醒、心理疏导等方式进行早期干预,帮助患者树立治疗信心,提高依从性。同时,AI还可以通过知识图谱技术,聚合患教材料,为患者提供个性化的健康教育,提升自我管理意识和能力。

最后是疗效评估和预后管理。对于住院患者,AI可以实时分析生命体征监测数据,开展并发症预警,协助医护人员及时处置;出院后,AI则可以通过可穿戴设备等持续采集患者数据,评估疗效,预测复发风险。