Il pharma parla di omnichannel da anni, ma molte organizzazioni continuano a non avere una risposta sufficientemente solida a una domanda molto semplice: quanti HCP diversi abbiamo realmente raggiunto?
Una campagna può avere ottimi risultati su email, connected TV, display, social, point of care e piattaforme professionali. Ogni canale può mostrare dati positivi. Ma senza una capacità robusta di riconciliare le identità e deduplicare le esposizioni, un’azienda può non sapere se sta costruendo nuova reach oppure se sta raggiungendo ripetutamente le stesse persone.
È questo il nodo al centro dell’analisi pubblicata il 24 agosto da Justin Rosen, Head of Measurement Product di IQVIA Digital, sul futuro della misurazione in un ecosistema di marketing sempre più frammentato.
La tesi è che il measurement non possa più essere considerato una fase conclusiva della campagna, ma debba entrare nel disegno stesso della strategia. Qualità dei dati, identity resolution e misurazione cross-channel diventano quindi prerequisiti dell’omnichannel, soprattutto quando sopra queste infrastrutture vengono innestati AI e automazione.
Ed è qui che emerge una contraddizione importante. Molte presentazioni sull’omnichannel intelligente partono dagli algoritmi: next best action, recommendation engine, predictive engagement, dynamic content. Ma un algoritmo può essere sofisticato soltanto quanto i dati sui quali lavora.
Se le identità non vengono correttamente riconciliate, se CRM, media e field force non dialogano, se le esposizioni vengono misurate con criteri diversi, l’intelligenza artificiale non elimina la frammentazione. La automatizza.
“L’AI rende estremamente efficiente l’ottimizzazione, ma prima bisogna essere sicuri che stia ottimizzando la realtà e non una sua rappresentazione incompleta”, sottolinea Francesco Maria Avitto, Direttore editoriale Homnya, “Un’azienda può avere cinque dashboard perfette e continuare a non sapere se ha parlato a cinque medici diversi o cinque volte allo stesso medico”.
Il mercato europeo
Nel mercato europeo il tema è ancora più complesso. Molte delle infrastrutture di identity resolution disponibili negli Stati Uniti non sono direttamente trasferibili in Europa, dove privacy, consenso, disponibilità dei dati e possibilità di collegare esposizione, comportamento e outcome seguono vincoli differenti.
Per questo la discussione sull’AI omnichannel dovrebbe partire da domande meno spettacolari ma più concrete: quale identificatore permette di riconoscere l’HCP attraverso i diversi ambienti? Come vengono deduplicate le esposizioni? Quale quota del percorso è realmente osservabile? Come si integrano le interazioni del field force? Qual è la metodologia di attribuzione? Sono questi gli elementi che determinano se un sistema omnichannel è realmente intelligente.
La stessa logica vale nella selezione di agenzie e piattaforme. La domanda “quali funzionalità AI avete?” rischia di essere meno utile di un’altra: “come dimostrate che il medico raggiunto su un canale è lo stesso che misurate su un altro?”.
Perché senza una risposta credibile a questa domanda, personalizzazione, next best action e AI optimization rischiano di poggiare su fondamenta molto più fragili di quanto mostrino le dashboard.
