Data Scientist - il sogno che dovresti avere nel cassetto
Affronta le sfide di oggi legate alla tecnologia con successo: una guida rapida alle soluzioni basate sulla Data Science
Se stavi cercando un articolo che vada oltre le definizioni standard di Machine Learning, Intelligenza Artificiale e Marketing Analytics, allora sei nel posto giusto. Questo blog offre molto di più.
Nei prossimi minuti, scoprirai non solo come si muove un Data Scientist in un’azienda che opera in un mercato specifico come quello farmaceutico, ma avrai anche un assaggio delle nuove soluzioni tecnologiche sviluppate, per garantire la generazione di un valore tangibile per i clienti.
Un giorno da Data Scientist – cosa aspettarsi?
Il Data Scientist e il suo Team devono possedere delle capacità di osservazione straordinarie che partono dalla visualizzazione, dall’analisi e dall’esplorazione dei dati al fine di sviluppare strategie e creare dei modelli di interpretazione dei dati stessi, facendo leva sull’utilizzo di linguaggi di programmazione e a tendere sull’AI.
Il Team di Data Scientist di Trueblue, ogni giorno lavora in tal senso per soddisfare le specifiche richieste dei nostri clienti ma anche per individuare, nell’analisi proattiva dei dati stessi, la possibilità di anticipare problematiche future. Questo ci consente di fornire soluzioni che integrano intelligenza umana e artificiale, garantendo predittività, proattività e, di conseguenza, una Customer Satisfaction elevata.
Il tutto viene consolidato da un rigoroso processo di test e da un parallelo e costante allineamento interno, volto a raccogliere i feedback dei vari stakeholder aziendali, garantendo così una visione a 360° e un approccio collaborativo.
Il nostro approccio – Generare valore con soluzioni innovative
L’approccio descritto nel paragrafo precedente ci ha consentito/ci consente di applicare livelli di semplificazione ad alcuni/principali processi di business delle aziende Pharma. Vediamoli insieme:
– Smart Customer Engagement: per ottimizzare la comunicazione tra Rep o MSL e medico, abbiamo studiato i dataset di informazioni maggiormente utili per identificare e suggerire opportunità di interazione rilevanti, personalizzate, quindi maggiormente efficaci;
– Go-to-Market: utilizzando approcci basati sulla market share e l'analisi della concorrenza, abbiamo sviluppato un modello in grado di identificare prodotti con un elevato potenziale di mercato. Questo modello fornisce insight in-field che aiutano a individuare opportunità di aumentare la quota di mercato e supportano raccomandazioni di contenuti e strategie di up-sell.
– Actionable Insight: lo sviluppo di specifici algoritmi di AI & Machine Learning ci ha consentito di implementare un sistema di raccomandazioni pertinenti e personalizzate sia a livello di interazione che di suggested content ai clienti.
AI e Chat GPT – la sinergia che non vedevamo l’ora di incontrare
L’integrazione tra ChatGPT e AiDEA Suite ha un notevole potenziale per l'industria farmaceutica per svariati motivi. Eccone alcuni.
In primo luogo la possibilità di ottimizzare le proprie attività attraverso la ricerca semplificata di informazioni rilevanti a partire da documentazione medico/scientifica. In secondo luogo, la generazione di riassunti contestualizzati su argomenti specifici, ad esempio Clinical Trial. Infine, la creazione automatizzata di comunicazioni mirate e pertinenti alle ricerche precedentemente eseguite. Tutto questo consente di affrontare sfide complesse come l'elaborazione di grandi quantità di dati, l'identificazione di modelli e tendenze significative, nonché la generazione di soluzioni innovative per migliorare la comunicazione con operatori sanitari, pazienti e caregiver.