顧客エンゲージメントを高める
学習の目的
この単元を完了すると、次のことができるようになります。
- Agentforce が Life Sciences Cloud を使用して、商業チームをどのようにサポートするか説明する。
- 取引先インサイト、訪問プラン、コンテンツエンゲージメントに必要な Agentforce の主なスキルを挙げる。
- 予測モデルと AI を活用した検索で、商業面の成果がどのように向上するか説明する。
あらゆるロールでスマートなエンゲージメントを実施する
顧客エンゲージメントでは、数々のパーソナライズされたやり取りが求められます。フィールド担当者、メディカルサイエンスリエゾン (MSL)、主要取引先マネージャー (KAM) など、どのような立場でも、取引先計画をオーケストレーションするためには、さまざまなレコード、やり取り、シグナルのコンテキストを組み合わせる必要があります。
Life Sciences Cloud 向け Agentforce は、こうしたコンテキストをワークフローに取り込みます。そのため、各ペルソナが次回のやり取りに最も関連性の高い情報はどれかを特定して、ガバナンスに基づく同じデータ基盤を使用してガイド付きアクションを実行できます。この単元では、フィールド担当者、MSL、KAM が Agentforce を使用して、お客様への準備、エンゲージ、フォローアップを効率的に行う方法を見ていきます。
スマートサマリーを使用してエンゲージメントの準備をする
スマートサマリーは、ミーティングの前に主な取引先の詳細、最近の活動、使用可能な臨床コンテキストをまとめたロールベースのブリーフィングを生成します。このブリーフィングはロール固有のテンプレートを使用するため、どのユーザーも信頼できる同じ情報源から開始しますが、各自の目標に合わせて整理された情報が示されます。
フィールド担当者: データドリブンの訪問プランを作成する
フィールド担当者にとって、最も貴重な資産は時間です。テリトリー全域を駆け回り、ヘルスケア提供者の過密なスケジュールの貴重な数分を他社と競い合い、1 回の会話を意義あるものにしようとします。ですから、古くなったレコードを探し回ったり、どのようなメッセージが相手の心に響くのかを憶測したりする時間はありません。今すぐ使える解決策を必要としています。
そうした解決策を提供してくれるのが Agentforce です。
たとえば、その日にかける数件の電話の準備をしているフィールド担当者が、最近自社の商品と競合他社の商品の処方の度合いに変化が生じている医師を優先しようと考えたとします。そこで、担当者は Agentforce に、その医師に関する情報を要約するよう指示します。
Agentforce は即座にミーティング用の適切なブリーフィングを作成して提示します。
このブリーフィングには、最近の活動、重点領域、機会が表示され、処方の動向の主な変更のほか、チーム全体が記録した関連するやり取りの履歴が強調表示されます。担当者はこうしたコンテキストを参考に、ありきたりな状況確認ではなく、最近の動向に関する具体的なインサイトを基に要点を絞った会話の準備をすることができます。
MSL: リサーチを基に戦略的な対話に進む
MSL の場合は、科学的な信頼性とガバナンスに基づくエンゲージメントを踏まえて準備します。話し合いの多くは、主要なオピニオンリーダーの現在の研究、最近の知見、治験への関与の最新情報をどれだけ把握しているかにかかっています。スマートサマリーを使用すれば、こうしたコンテキストを短時間で収集できるため、やり取りの内容に時間を費やすことができます。
たとえば、ある MSL が治療法の著名な研究者に会うことになっているため、その研究者の科学的な業績に関する最新の見解を確認する必要があるとします。そこで、Agentforce にサマリーを生成するよう指示します。
Agentforce は、最近の治験への関与を示し、予定されている話し合いに直接関係する最新の発表結果を強調するブリーフィングを提示します。こうしたインサイトが手元にある状態で研究者との話し合いに臨めるため、MSL は実質的なトピックを切り出し、相手のレベルに応じた科学的な対話に進むことができます。
KAM: 主なインフルエンサーに合わせて取引先計画を調整する
KAM の場合は、1 回のやり取りではなく、システム全体の長期的な計画に焦点を当てます。ここで重要な点は、導入に影響を及ぼす人物は誰か、優先事項がアカウントプランにどのように結び付くのか、連携したアクションで取引先を前進させられる領域はどこかを理解することです。スマートサマリーでは、詳細な情報が取引先に関する概要に変換されるため、プランの作成に役立ちます。
次に例を示します。病院への新しい治療法の導入に取り組んでいる KAM が、主な臨床責任者がどの程度アクションプランに沿っているか把握したいと考えています。そこで Agentforce に、病院の方針というコンテキストに基づいて循環器科長について要約するよう指示します。
Agentforce は、アカウントプランの目標 (例: 実際的なエビデンスに関するディスカッションの強化など) に直接関連する最新の刊行物を紹介するブリーフィングを生成します。KAM はこのつながりに着目し、チーム全体のアウトリーチやエンゲージメント計画を的確に調整します。
Agentforce のその他の機能を確認する
準備にスマートサマリーは欠かせませんが、Agentforce はその情報をどのように活用すべきかのガイダンスも示してくれます。AI を活用した機能がデータを分析して戦略的なおすすめを提示し、担当者が各自の取り組みに優先順位を付けられるようにします。
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Next Best Customer (NBC): 処方の動向や最近のデジタルエンゲージメントなどのシグナルに基づいて、次に優先すべきヘルスケア提供者を提案します。
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Next Best Message (NBM): 特定のヘルスケア従事者 (HCP) に対する最も効果的で法規制に準拠した商品メッセージを推奨し、コミュニケーションを常に的確でパーソナライズされたものにします。
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Next Best Action (NBA): フォローアップメールの送信、関連する臨床試験の共有、ミーティングのスケジュールなど、ほかのアクションを推奨して、エンゲージメントのライフサイクル全体を誘導します。
ライフサイエンス向け Agentforce は、Next Best Customer、Next Best Message、Next Best Action などの機能に必要なデータモデルと UI コンポーネントを備えています。Agentforce Studio を使用してカスタムモデルを構築することも、独自のモデルを使用することも可能です。
Agentforce の機能を活用する
このモジュールを通して、Agentforce があれば、リアルタイムのデータの正確性と AI を活用したサポートの柔軟性を組み合わせて、ライフサイエンスの業務を新たな方法で遂行できることを見てきました。
商業チームが Agentforce を使用して、法規制に準拠したサマリーを生成し、インパクトの大きなエンゲージメントの準備をする方法を学習しました。また、臨床チームがインテリジェントなワークフローを使用して、サイトの選定と参加者の適合性評価を加速させる方法も学びました。さらに、患者サービスチームが給付再確認を効率化し、成果を要約して、手作業によるハンドオフを減少させる方法も見てきました。
Agentforce はユーザーの専門知識に取って代わるものではありません。専門知識を高めるものです。デジタル労働力を実際のワークフローに組み込んで、作業負荷を軽減し、一貫性を高め、チームが重要なことに集中できる時間を増やします。たとえば、患者が治療を受けられるようにすることや、治験の適切な参加者を登録すること、適切なタイミングで提供者にエンゲージすることなどです。