縮小製藥行業商業模型中的執行差距

製藥公司每年在營銷上花費鉅額資金，但戰略執行緩慢，導致收入損失和患者錯失治療機會。根據PubMed Central的研究，美國製藥行業一年在醫生直接營銷上花費約204億美元，但超過一半的產品（55.9%）的銷售預測誤差超過±50%，實際表現往往遠低於預期。開發一款新藥的平均成本高達8.79億美元，每個季度的錯誤執行都是不可挽回的損失。

本文基於與ODAIA CEO兼聯合創始人Philip Poulidis以及第一三共全球統計主管Damion Nero的對話，探討了製藥商業模型中的執行差距，並提出了AI驅動的解決方案。核心問題不在於缺乏資料或戰略，而在於資訊從策略層傳遞到一線團隊的速度太慢，導致行動滯後。Poulidis指出，策略在離開規劃環境進入碎片化的執行環節時就會斷裂。AI能夠即時整合患者和醫療專業人士的訊號，讓團隊在決策時刻前獲得最新洞察，而不是依靠過時的模型。Nero補充說，許多公司的資料基礎設施仍停留在10-15年前的水平，即使使用雲端，資訊也常常晚到一天或一週。

第二步是歸因AI實現高影響可重複性。Poulidis強調，80個接觸點也可能毫無效果——活動不等於影響。傳統的銷售、營銷、醫學和准入部門各自為政，使用不同的指標，但都無法回答“什麼真正驅動了處方”這一核心問題。歸因AI能夠分離出可靠導致患者開始治療的特定行動序列，幫助領導者停止低效投入，集中資源於有效環節。Nero指出，團隊往往測量最容易獲取的資料，而不是真正重要的東西。

第三步是AI嵌入的工作流編排。Nero描述了日常困境：員工在CRM、郵件、儀表盤和共享驅動器之間手動拼接資訊，大量時間浪費在系統之間的縫隙中。AI應直接嵌入現有工具，在行動發生的那一刻提供推薦，無需額外學習或操作。Poulidis補充說，這需要實現四個關鍵點：在流程中提供指導、零摩擦採用、一致執行和減少行政負擔。

透過這三個步驟，製藥公司可以將戰略與執行重新對齊，消除浪費，並加速真實世界的影響。這不僅是一個技術升級，更是商業模式的根本轉變。