Per decenni il marketing farmaceutico ha costruito segmenti. High prescriber e low prescriber. Early adopter e late adopter. HCP digitalmente evoluti e tradizionali. Pazienti classificati sulla base di caratteristiche cliniche, demografiche o comportamentali.
Una fotografia utile, ma pur sempre una fotografia. L’intelligenza artificiale comincia a trasformarla in un film.
In una recente intervista, la Chief Marketing Officer di Genentech, Zoë Lazarre, ha descritto un approccio che merita attenzione anche al di fuori del mercato americano: utilizzare l’AI per sviluppare una segmentazione dinamica, capace di intercettare come bisogni, ostacoli, aspettative e comportamenti cambino durante il percorso del paziente.
È una differenza meno semantica di quanto sembri. La segmentazione tradizionale stabilisce chi sei e decide, di conseguenza, quali messaggi mostrarti. Quella dinamica prova a capire chi sei in questo momento.
Un paziente che ha appena ricevuto una diagnosi non ha gli stessi bisogni informativi che avrà tre mesi dopo. Un medico che incontra per la prima volta una nuova terapia non presenta lo stesso comportamento dopo aver trattato dieci pazienti. Una barriera all’adozione che oggi è scientifica può diventare organizzativa domani e amministrativa la settimana successiva. Continuare a trattare queste persone come membri permanenti dello stesso segmento significa utilizzare dati nuovi per alimentare un modello di marketing vecchio.
Qui l’AI può cambiare davvero le cose. Non perché sappia scrivere una mail più velocemente, ma perché può individuare segnali deboli, correlare comportamenti provenienti da fonti differenti e aggiornare continuamente l’interpretazione del bisogno.
Il last mile gap
Lazarre lega questa trasformazione a un problema particolarmente concreto: il “last-mile gap”, la distanza tra l’esistenza di un trattamento e il suo effettivo arrivo al paziente. Una distanza che non dipende necessariamente dalla conoscenza della terapia. Può essere prodotta da problemi economici, organizzativi, emotivi, informativi, dalla percezione degli effetti collaterali o semplicemente dalla difficoltà di orientarsi in un sistema sanitario complesso.
Ed è probabilmente qui che si gioca la partita più interessante dell’AI nel marketing farmaceutico. Non nel generare più comunicazione, ma nel capire quando la comunicazione serve davvero.
«Abbiamo passato anni a discutere di personalizzazione e troppo spesso abbiamo finito per personalizzare il contenuto senza personalizzare davvero il momento. La vera svolta arriverà quando smetteremo di chiedere all’AI quale messaggio inviare a un segmento e cominceremo a chiederle se quella persona, in quella fase precisa del suo percorso, abbia bisogno di ricevere un messaggio», sottolinea Francesco Maria Avitto, Direttore Editoriale di Daily Health Industry.
Questa distinzione è cruciale. Perché la capacità tecnologica di produrre migliaia di varianti di uno stesso contenuto rende molto facile aumentare il rumore. Genentech mette invece sul tavolo una questione diversa: la fiducia non cresce necessariamente insieme al numero di interazioni. Anzi, un messaggio perfettamente personalizzato ma irrilevante può distruggerla.
Effetti sul pharma italiano
Per il pharma italiano significa ripensare anche l’omnichannel. Finora l’orchestrazione si è concentrata soprattutto sul canale: quale touchpoint utilizzare, con quale frequenza, dopo quale altra interazione. Ma un vero sistema intelligente dovrebbe partire dall’intenzione e dal contesto. Capire perché un medico non ha interagito, invece di limitarsi a inviargli un altro contenuto. Comprendere se la mancata risposta deriva da scarso interesse, saturazione, timing, bisogno di maggiori evidenze o semplicemente dal fatto che il tema non è prioritario in quel momento.
È una trasformazione che investe marketing, Medical Affairs e field force contemporaneamente. E mette in discussione persino uno degli indicatori più utilizzati nel digitale farmaceutico: l’engagement.
Perché non tutto ciò che produce un click genera valore. E non tutto ciò che genera valore ha bisogno di produrre un click.
