В Sentiss рассказали о новых подходах к прогнозированию продаж

Руководитель направления бизнес-эффективности и инноваций компании «Сентисс Рус» Вероника Табачкова выступила на практической сессии «Цифровые технологии в продажах и маркетинге лекарственных препаратов». В своем докладе она представила подход к интеграции эконометрических моделей и машинного обучения (machine learning) на базе существующих CRM-данных, подчеркнув их определяющую роль в прогнозировании ключевых бизнес-показателей и оптимизации микса промоканалов.

Докладчик осветила, как возможно объединить онлайн- и офлайн-данные о промоконтактах вокруг единого идентификатора клиента, учитывая декомпозицию влияния факторов, и с помощью ИИ через машинное обучение оптимизировать соотношение каналов, снижая долю дорогих офлайн-взаимодействий без потери эффективности.

Комментируя возможные барьеры (необходимость чистоты данных, стоимость внедрений, долгие циклы настройки), Вероника Табачкова призвала коллег опираться на структурированные CRM-активы, развивать внутреннюю экспертизу маркетологов в ИИ и фокусироваться на результате. «Работающий дашборд позволяет принять управленческое решение за 30 секунд», — отметила она.

По оценке эксперта компании Sentiss, для реализации потенциального экономического эффекта от big data и математического таргетинга фармкомпаниям необходим системный переход: от разрозненных цифровых экспериментов к единой архитектуре данных и эконометрике, способной доказать бизнес-результат каждой коммуникации.